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: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch