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 1 слични објави

Пребарај: #humanomniv2

当前筛选 #humanomniv2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7971 · 08.07.2025 г., 09:01

🌟HumanOmniV2: модель, которая понимает контекст видео. Alibaba Group разработали HumanOmniV2, модель на базе Qwen2.5-Omni-7B-thinker, которая получила навык осмысления визуального контекста за счет изменения самого процесса мышления модели. Ее научили следовать строгому формату: сначала описать контекст, потом рассуждать и только затем давать ответ. Теперь, прежде чем отвечать на вопрос, модель генерирует подробное описание сцены в теге <context>. На этом этапе она фиксирует, кто что делает, какой фон, какие звуки слышны. Только после этого в теге <think> она строит логическую цепочку рассуждений, связывая вопрос с собранным контекстом. И лишь в конце выдает результат в теге <answer> . Чтобы этот подход работал, его усилили системой вознаграждений на основе RL. За точность и правильный формат модель получает стандартные награды, но были введены и две новых: 🟢«Награда за контекст» дается, если его описание полное и релевантное, причем качество этого описания оценивает другая, более мощная LLM; 🟢«Логическая награда» проверяет, что в своих рассуждениях модель действительно использовала данные из видео и аудио, а не проигнорировала их. Для оценки HumanOmniV2 создали бенчмарк IntentBench (633 видео, 2689 вопросов) на основе Social-IQ 2.0, EMER и MDPE. Его фишка в том, что вопросы требуют одновременного анализа: видеоряда (жесты, микровыражения), диалогов (тон, смысл реплик) и социального контекста (ирония, обман, скрытые намерения). Тестовая модель обошла открытые аналоги на 3 бенчмарках: 🟠Daily-Omni: 58.47% (53.13% у MiniCPM-o 2.6); 🟠WorldSense: 47.1% (45.4% у Qwen2.5-Omni); 🟠IntentBench: 69.33% (64.20% у Qwen2.5-Omni). 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#HumanOmniV2#Alibaba