TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

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

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #tradesecrets

当前筛选 #tradesecrets清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #259 · 12.03.2024 г., 08:04

Former Google Employee Charged with Stealing AI Trade Secrets Greetings everyone! Linwei Ding, a former Google employee, has been charged with stealing confidential AI trade secrets. He allegedly uploaded over 500 documents to his personal Google Drive account and shared them with Chinese companies. Ding is accused of leveraging stolen data to secure employment with Chinese AI firms and launch his own startup. The case underscores the importance of safeguarding sensitive technology from unauthorized access and theft. #AI#TradeSecrets

Торговый переговорщик

@tradenegotiator · Post #150 · 17.01.2023 г., 12:54

Технологическое противостояние США и Китая продолжается Джо Байден подписал закон о защите американской интеллектуальной собственности (Protecting American Intellectual Property Act of 2022), который требует предоставления периодических отчетов Конгрессу с указанием любых иностранных лиц, уличенных в краже американской коммерческой тайны (trade secrets). В отношении таких иностранных лиц закон предусматривает введение санкций на основе «меню», в котором помимо прочего есть опция введения блокирующих санкций. В законе нет отсылок к каким-то конкретным странам, но заявление для прессы сенатора Криса Ван Холлена, спонсора Закона, ясно указывает на то, что Китай является основной мишенью новых мер. #ИИ#законСША#Китай#санкции#tradesecrets

AI & Law

@ai_and_law · Post #783 · 12.03.2026 г., 07:04

🇺🇸Court Allows Enforcement of California AI Training Data Disclosure Law A US federal court has denied a request by Elon Musk’s AI company xAI to block enforcement of California Assembly Bill 2013. The law requires AI developers whose models are accessible in California to publicly disclose key information about training datasets, including dataset sources, collection timelines, whether collection is ongoing, and whether datasets contain copyrighted, trademarked, patented, or personal data. Companies must also indicate whether training data was licensed or purchased and the extent of synthetic data used. xAI argued the law would force disclosure of trade secrets, including dataset sources, dataset sizes, and data-cleaning methods. According to the company, such transparency could allow competitors to infer what datasets it uses and replicate its approach. The company warned that compliance could be “economically devastating” and reduce the value of its proprietary data practices. However, US District Judge Jesus Bernal ruled that xAI failed to demonstrate that the law requires disclosure of protected trade secrets. The court found the company’s claims too general and based largely on hypotheticals. The motion for a preliminary injunction was denied, allowing the law—which took effect in January—to remain in force while the lawsuit continues. #AIRegulation#AITransparency#TrainingData#TradeSecrets#AIAct#AIGovernance#TechLaw