TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #lfm2

当前筛选 #lfm2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8615 · 23.09.2025 г., 17:34

⚡️Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров. Ключевые особенности: - лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров - построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention) - обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач. 🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models 🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B 🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#LFM2#OpenSourceAI#Multilingual