TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #402 · 22 дек.

Отдельно разберём TaskGroup, который пришел на замену gather в Python 3.11. Ключевые отличия ▫️create_task() возвращает объект asyncio.Task, у которого есть соответствюущие методы управления. То есть у нас больше контроля ▫️это контекстный менеджер, который гарантирует что все таски будут остановлены по выходу из контекста ▫️ошибка автоматически отменяет незавершенные задачи, ▫️except* передает нам ExceptionGroup, в котором каждую ошибку можно обработать отдельно import asyncio import random async def do_it() -> str: if random.random() < 0.1: raise ValueError('Oops') delay = random.uniform(0.5, 1.5) await asyncio.sleep(delay) return delay async def main(): try: async with asyncio.TaskGroup() as tg: for _ in range(10): tasks.append(tg.create_task(do_it())) for t in tasks: print(t.result()) except *ValueError as e: for err in e.exceptions: print(err) asyncio.run(main()) Рекомендую изучить страницу Coroutines and Tasks из документации, где представлено больше интересных примеров и механизмов - таймауты - отмена задач - создание задач из другого потока #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #rlhf

当前筛选 #rlhf清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3986 · 21.12.2025 г., 08:30

ChatGPT 文风,原产地肯尼亚 肯尼亚作家Marcus Olang指出,其写作风格与ChatGPT高度相似,导致其作品屡被退稿,并引发了关于AI“模仿”人类写作方式的讨论。他认为,AI模型并非原创,而是学习了全球南方,特别是肯尼亚等地区严苛教育体系下形成的规范化写作模式。这一现象与AI模型厂商为降低成本,将RLHF工作外包给非洲国家有关,导致模型在用语习惯上受到影响。此外,研究发现ChatGPT对“delve”等词汇的使用频率异常高,也与非洲RLHF工作者的语言习惯有关。这一现象引发了对AI检测器准确性的质疑,以及对非英语母语者在AI时代可能面临的误判风险的关注。IT之家 🏷#ChatGPT#肯尼亚写作风格#RLHF 📢频道👥群组📝投稿

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app