TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Погледај објаваПогледај оригинал

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

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #prismaudio

当前筛选 #prismaudio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9816 · 05.04.2026 г., 18:50

Најди сличноПогледај

🌟PrismAudio: генерация звука по видео. Лаборатория Tongyi (Qwen) опубликовала практическую часть проекта PrismAudio, участника ICLR 2026. Это фреймворк для задачи Video-to-Audio, то есть синтеза звуковой дорожки по видео. Модель разделяет задачу генерации звука на 4 перцептивных измерения и работает с каждым отдельно через специализированные модули рассуждений и соответствующие им функции вознаграждения. Предшественник PrismAudio, модель ThinkSound, первой применила CoT для V2A: MMLM сначала описывала, какой звук нужен, а затем диффузионная модель его генерировала. Это было громоздко. ThinkSound использовала единый, монолитный блок рассуждений для всех аспектов звука одновременно. Когда модель пыталась одновременно понять семантику сцены, выстроить тайминг, оценить эстетику и расположить звук в пространстве - качество каждого измерения страдало. PrismAudio разбивает процесс рассуждения на 4 независимых CoT-модуля: 🟠Semantic CoT определяет, какие звуковые события соответствуют видеоряду; 🟠Temporal CoT выстраивает их последовательность и синхронизацию; 🟠Aesthetic CoT отвечает за естественность и качество звука; 🟠Spatial CoT — за пространственное позиционирование в стереопанораме. Каждому модулю назначена своя reward-функция: семантическое соответствие оценивает MS-CLAP от Microsoft, темпоральную синхронизацию Synchformer, эстетику Audiobox Aesthetics, пространственную точность StereoCRW. Такая архитектура позволяет обучать модель с подкреплением сразу по 4 осям, не жертвуя одним измерением ради другого. Для RL-обучения авторы предложили Fast-GRPO - модификацию, которая применяет SDE-сэмплирование только в небольшом случайном окне шагов, а остальную траекторию проходит детерминированно через ODE. По данным техотчета, Fast-GRPO достигает финального результата за 200 шагов обучения вместо 600 и при этом выходит на более высокий итоговый показатель. 🟡Тесты 🟢На VGGSound модель показала CLAP 0,47 против 0,43 у ThinkSound, DeSync 0,41 против 0,55, а ошибку пространственного позиционирования CRW снизила с 13,47 до 7,72. 🟢На внутреннем бенче AudioCanvas, который авторы создали для оценки сложных сцен разрыв еще заметнее: ThinkSound деградирует по темпоральной метрике до 0,80, а PrismAudio удерживает 0,36. 🟢Субъективные оценки MOS-Q и MOS-C также оказались наивысшими среди всех протестированных моделей. 🟢Опубликованная модель PrismAudio показывает самое быстрое время инференса: 0,63 секунды на 9-секундный фрагмент без учета извлечения признаков. 🟡Но вот с извлечением признаков есть нюанс. По отзывам пользователей, извлечение признаков для 10-секундного видео требует около 43 ГБ видеопамяти. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Модель 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#V2A#PrismAudio#TongyiLab

Hashtags

#ai#ml#v2a#prismaudio#tongyilab