TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #embodied
@abmedia_news · Post #23788 · 10.04.2026 г., 14:01
【🚀AI 人工智慧｜智元 GE-Sim 2.0：用 World Model 生成世界，宇樹勁敵將人形機器人推向自我進化 】 #Gesim2#WorldModel#Embodied 📍請見報導： https://abmedia.io/gesim2-0-embodied-ai-world-model 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9881 · 14.04.2026 г., 13:49
🌟HY-Embodied-0.5: компактная модель для роботов на Mixture-of-Transformers. Tencent Robotics X и Hunyuan Vision выложили веса HY-Embodied-0.5 MoT-2B — младшей модели нового семейства HY-Embodied-0.5 для воплощённого интеллекта. Семейство позиционируется как когнитивное ядро для VLA-пайплайнов: модель должна выполнять роль «мозга», который принимает кадры с камер робота, рассуждает о трехмерной сцене и выдает план действий исполнительному модулю. Формально MoT-2B содержит 4 млрд параметров, но на инференсе активируется только 2,2 млрд, что дает скорость плотной 2B-модели при качестве восприятия, сопоставимом с тяжёлыми VLM. В основе лежит архитектура Mixture-of-Transformers с латентными токенами и модально-специфичными вычислениями для зрительного тракта. Суть MoT: перед мультимодальным обучением Tencent дублирует FFN- и QKV-блоки языковой модели и инициализирует копию её же весами - визуальные токены прогоняются через визуальную ветку, текстовые через языковую. Помимо разделения FFN и QKV, разведены и механизмы внимания: для визуальных токенов используется двунаправленное полное внимание, для языковых - causal-внимание. Связующим звеном служат обучаемые visual latent tokens, которые приписываются в конец каждого визуального элемента (кадра или изображения) и переносят визуальную семантику в языковой контекст. В семействе будет старший вариант - HY-Embodied-0.5 MoE-A32B на 32 млрд активных параметров. Он построен уже на MoE и, по словам создателей, выходит на уровень Gemini 3.0 Pro. Веса флагмана не опубликованы, но именно эта модель выступает учителем в дистилляции, передавая навыки рассуждения младшей MoT-2B. 🟡Результаты на бенчмарках 🟢MoT-2B обходит Qwen3-VL 2B/4B, RoboBrain 2.5 4B и MiMo-Embodied 7B в большинстве из 22 тестов на визуальное восприятие и пространственное мышление: 89,2 на CV-Bench, 92,3 на DA-2K, 54,5 на ERQA и 66,3 на MindCube, где ближайший конкурент отстаёт почти вдвое. 🟠На задачах планирования (RoboBench-Planning, Ego-Plan2, RefSpatial-Bench) лидерство остаётся за RoboBrain и MiMo-Embodied, здесь Tencent пока догоняет. Для инференса рекомендуется GPU с минимум 16 ГБ VRAM. В планах - интеграция с vLLM и Gradio-демо. 📌Лицензирование: Tencent HY Community License 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embodied#Robotics#Tencent#Hunyuan