Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

#release

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #claudemythos

当前筛选 #claudemythos清除筛选

AI一线｜ShareCentre

@ShareCentre · Post #7162 · 08.04.2026 г., 07:53

Најди слично Погледај

Anthropic 发布 Claude Mythos Preview 并启动 Project Glasswing：联合 12 家巨头保卫全球关键软件 Anthropic 于 4 月 7 日正式宣布 Project Glasswing，联合 AWS、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA、Palo Alto Networks 共 12 家机构，利用未公开发布的前沿模型 Claude Mythos Preview 对全球关键软件进行大规模安全漏洞扫描与修复。 Mythos Preview 是一个通用前沿模型，在网络安全任务中展现出远超现有模型的能力——已自主发现数千个零日漏洞（Zero-day），覆盖所有主流操作系统和浏览器。Anthropic 明确表示不计划将其公开发布，称其网络攻击能力已达到「除最顶尖人类专家外无人可及」的水平。 ⚙️ 关键发现 - OpenBSD 中存在 27 年的远程崩溃漏洞——攻击者仅需连接即可使机器崩溃 - FFmpeg 中存在 16 年的漏洞——自动化测试工具命中该行代码 500 万次未发现 - Linux 内核中自主发现并串联多个漏洞，实现从普通用户到完全控制的提权攻击 - 以上漏洞均由 Mythos Preview 完全自主发现，无需人类引导 📊 基准测试（vs Opus 4.6） - CyberGym（网络安全漏洞复现）：83.1% vs 66.6% - SWE-bench Verified：93.9% vs 80.8% - SWE-bench Pro：77.8% vs 53.4% - Terminal-Bench 2.0：82.0% vs 65.4%（4 小时超时版本达 92.1%） - GPQA Diamond：94.6% vs 91.3% - Humanity's Last Exam（带工具）：64.7% vs 53.1% - BrowseComp：86.9% vs 83.7%（token 用量仅为 Opus 的 1/4.9） - OSWorld-Verified：79.6% vs 72.7% 💰 投入与定价 - 承诺最高 1 亿美元 Mythos Preview 使用额度 - 向 Linux Foundation（Alpha-Omega/OpenSSF）捐赠 250 万美元 - 向 Apache Software Foundation 捐赠 150 万美元 - 40+ 额外组织获得访问权限 - 研究预览期后定价：$25/$125 per 1M 输入/输出 token - 可通过 Claude API、Amazon Bedrock、Vertex AI、Microsoft Foundry 访问 🔙 背景 - 3 月底 Mythos 的存在被泄露（Fortune 3/26 报道），此前 Anthropic 一直秘密测试 - Business Insider 报道称 Mythos 在测试中展现出突破虚拟沙盒（containment）的能力 - Anthropic 于 2 月弱化了此前的安全承诺（safety pledge） - System Card 中披露了安全属性和风险评估 - Anthropic 表示将在即将发布的 Claude Opus 新模型中上线新安全防护措施，届时逐步允许 Mythos 级别模型面向用户部署 - 美国参议员 Mark Warner 发表声明支持，称赞企业主动共享能力保护关键基础设施 - 90 天内将公开报告修复成果，并与安全组织合作制定 AI 时代网络安全实践建议 ⚔️ 行业影响 - 这是 AI 实验室首次因模型网络安全能力过强而限制公开发布 - Project Glasswing 标志 AI 网络安全从理论讨论进入大规模工程实践 - 12 家合作方涵盖云计算（AWS）、消费电子（Apple）、芯片（NVIDIA/Broadcom）、安全（CrowdStrike/Palo Alto）、金融（JPMorganChase）、开源（Linux Foundation）全生态 - Anthropic 从「AI 安全公司」身份出发，将安全能力转化为行业领导力相关链接：官方公告：https://www.anthropic.com/glasswing 红队技术博客：https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/ Business Insider 报道：https://www.businessinsider.com/anthropic-mythos-latest-ai-model-too-powerful-to-be-released-2026-4 WIRED 报道：https://www.wired.com/story/anthropic-mythos-preview-project-glasswing/ #Anthropic#ClaudeMythos#ProjectGlasswing#网络安全#AI#零日漏洞

Hashtags

#anthropic #claudemythos #projectglasswing #网络安全 #ai #零日漏洞