Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #383 · 28 окт.

Что нового добавили в REPL в Python 3.13 На самом деле серьезно его прокачали! ▫️Както я писал, что для выхода из REPL приходится писать exit, еще и скобки для вызова. И было бы удобней сделать это по аналогии с обычным терминалом. Видимо, я не один такой😁 В новом REPL добавили несколько команд: exit или quit: для выхода. Именно так, без вызова функции! clear: для очистки терминала help или F1: для входа в режим справки (q для выхода) ▫️ Автокомплит по TAB аналогичный Linux-терминалу. Одиночный TAB заполняет самое пхожее совпадение, двойной показывает все доступные варианты. Эти варианты фильтруются по мере набора. ▫️ Ранее при вставке многострочного кода с пустыми строками мы получали ошибку IndentationError, теперь это исправили. Хотя, в некоторых терминалах это даже с 3.6 работает нормально, но зависит от конкретной реализации именно терминала а не Python. На винде точно не работает до 3.13. Пример кода для теста в 3.12 и 3.13 class A: def test(self): pass ▫️ История ввода теперь учитывает многосрочные команды.При нажатии стрелки вверх появятся все строки из прошлого многосрочного ввода, по ним даже можно перемещаться и редактировать. По нажатию F2 можно открыть всю историю ввода. ▫️ Колоризация кода для tracebacks и doctest. Также я заметил что имеет цвет промт функции input(). Кстати, для тестов на винде без установки можно использовать портейбл версию из проектаWinPython. #release

Hashtags

#release

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #grpo

当前筛选 #grpo清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14958 · 14.07.2025 г., 12:30

Најди слично Погледај

#python#agent#agentic_ai#grpo#kimi_ai#llms#lora#qwen#qwen3#reinforcement_learning#rl ART is a tool that helps you train smart agents for real-world tasks using reinforcement learning, especially with the GRPO method. The standout feature is RULER, which lets you skip the hard work of designing reward functions by using a large language model to automatically score how well your agent is doing—just describe your task, and RULER takes care of the rest. This makes building and improving agents much faster and easier, works for any task, and often performs as well as or better than hand-crafted rewards. You can install ART with a simple command and start training agents right away, even on your own computer or with cloud resources. https://github.com/OpenPipe/ART

Hashtags

#python #agent #agentic_ai #grpo #kimi_ai #llms #lora #qwen #qwen3 #reinforcement_learning #rl