TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 7 слични објави

Пребарај: #grok4

当前筛选 #grok4清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3690 · 07.08.2025 г., 23:35

xAI 联合创始人叫板 OpenAI:我们以更小的团队取得很多的领先优势 xAI联合创始人YuhuaiWu在社交媒体平台表示,Grok4在ARC-AGI等基准测试中击败了GPT5,并称xAI以更小的团队在许多方面领先。马斯克随后转发并表示赞赏。此前,马斯克透露Grok 5将于今年年底前发布,并表示其性能将“好到令人震惊”。此外,马斯克还评论微软CEO纳德拉的推文,预测OpenAI将“彻底击败微软”。OpenAI于今日凌晨发布了GPT-5模型,其CEO认为该模型在推理、准确性和速度上都有显著改进。IT之家 🏷#xAI#GPT#Grok4 📢频道👥群组📝投稿

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3624 · 10.07.2025 г., 08:18

埃隆·马斯克的xAI推出Grok 4 xAI公司发布了其最新人工智能模型Grok 4,并推出了名为SuperGrok Heavy的每月300美元AI订阅计划。Grok是xAI推出的,旨在与OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini等模型竞争。该模型具备分析图像并回答问题的能力。Grok近期已更深入地整合到马斯克的社交平台中。TechCrunch| X 🏷#xAI#Grok4#订阅 📢频道👥群组📝投稿

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1653 · 15.07.2025 г., 08:56

🚀 ИИ-ВЗРЫВ: 11–14 июля 2025 — только факты, максимум эмоций 🔥 Специально для наших подписчиков — подкаст новостей ИИ от самого ИИ. Не просто текст, а живой голос и драйв! Включайте в дороге — и будьте в курсе главного за неделю. Китай рвёт рынок! Kimi K2 от Moonshot — новая супер-модель: обошла западных гигантов, открытый код, минимализм без “словесного мусора”. Grok-4 от xAI — вроде бы топ, но… 4% ответов про Илона Маска, баг “Heavy” взорвал форум (AI отвечает только “Heavy” — баг или искусство?). Meta строит дата-центр мощнее Гувера: 5 ГВт ради одной мечты — сделать ИИ ещё умнее, быстрее, больше. OpenAI нервничает: релиз open-source модели задержан, инсайдеры говорят — китайский успех Kimi K2 застал врасплох. Perplexity атакует Google: их браузер Comet делает всё за пользователя. Гугл в шоке. Тренды недели: Молодые команды — на вершине. Старым гигантам пора паниковать? Энергия и “железо” — новое поле битвы. Агентные ИИ — не фантастика, а новая реальность. Open-source умеет удивлять (и пугать конкурентов). Полный разбор с деталями — в файле над постом выше. Экономим вам 1343 минуты мониторинга: 189 сабреддитов, 449 твиттеров, 29 Discord — всё уже отсмотрено. #ИИ#Новости#Moonshot#KimiK2#Grok4#Meta#OpenAI

DeepSeek R2: Ожидание затягивается.. ⏳ Ждали в апреле-мае релиза DeepSeek R2 (наш пост от апреля)? преемника невероятно популярной модели R1, обещавшего революцию в кодинге и неанглоязычных рассуждениях. Но, похоже, придется подождать дольше. Что случилось? Гендиректор DeepSeek Лян Вэньфэн недоволен результатами R2: модель пока не соответствует внутренним стандартам качества компании и сроки релиза снова не определены. Технические сложности: Быстрому запуску могут помешать не только требования к качеству, но и острая нехватка серверных чипов Nvidia в Китае из-за американских санкций. Облачные провайдеры опасаются, что спрос на мощную R2 может превысить их текущие возможности. Почему R2 так ждут? Потому что R1 – настоящий феномен! ➡️Майское обновление R1 (R1-0528) показало феноменальный прогресс в генерации кода! По данным LiveCodeBench, она вплотную приблизилась к топовым моделям OpenAI и обошла Grok 3 mini и Qwen 3! ➡️В феврале DeepSeek Chat привлек 524.7 млн посещений, обогнав ChatGPT и став самым быстрорастущим ИИ-инструментом в мире с долей рынка 12.12%! ➡️Пока DeepSeek шлифует R2, Илон Маск анонсировал релиз Grok 4 "вскоре после 4 июля" (ранее известная как Grok 3.5). Что это значит? DeepSeek явно не хочет выпускать "сырой" продукт, особенно на фоне успеха R1 и растущей конкуренции. Они стремятся сделать R2 по-настоящему прорывной. Однако задержки и проблемы с "железом" (чипы Nvidia) добавляют неопределенности. Ждать ли нам R2 этим летом? Или осенью? Делитесь мнениями в комментариях! #DeepSeek#DeepSeekR2#DeepSeekR1#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#AI#Китай#Nvidia#Чипы#Reuters#TheInformation#Grok4#xAI#LiveCodeBench#Нейросети#БольшиеЯзыковыеМодели#LLM#NvidiaH100#Санкции https://t.me/semasci

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1643 · 11.07.2025 г., 14:48

📊 AI-автоматизация на страже новостей! За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас: 191 топовый сабреддит 449 Twitter-аккаунтов 29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений) ⏳ Экономия вашего времени: Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте! tags: companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline models #grok4#grok4heavy#claude4opus topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw