TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #421 · 23 мар.

Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое. Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению. И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make. just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд! Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎 ⭐️Что умеет just: ✅ Автодокументирование команд Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий # команда сборки build: ... $ just --list Available recipes: build # команда сборки Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так: default: just --list Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла. ✅ Удобная работа с переменными окружения # загрузить из .env set dotenv-load # глобальная переменная export PYTHONPATH := "./src" # переменная для команды test $TESTUNG="true": pytest ✅ Передача аргументов build target: @echo 'Build {{target}}...' команда запуска $ just build dev # Build dev... ✅ Выбор интерпретатора прямо в команде Пример с инлайн-скриптом на python: system: #!/usr/bin/env python3 import platform print(platform.system()) Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки foo: #!/usr/bin/env sh for file in ls .; do echo $file done ✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный [working-directory: 'backend'] build: docker compose build Также можно задать рабочую директорию глобально Там еще много интересного: - поддержка функций - автокомплиты и интеграции - экспрешены - алиасы команд - группировка команд - альтернативы команды под разные ОС - импорт других just-файлов - цветной вывод - ... и другие штуковины! Так что вперёд - ➡️ читать доку! Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/ ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь) #tools

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #cascade2

当前筛选 #cascade2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9711 · 21.03.2026 г., 12:15

🌟NVIDIA Nemotron-Cascade 2: MoE на 30B параметров и золото на математических олимпиадах. Nemotron-Cascade 2 - вторая в мире открытая языковая модель, получившая золотую медаль сразу на 3 соревнованиях 2025 года: IMO, IOI и финале ICPC. До нее это удавалось только DeepSeek-V3.2-Speciale, модели с 671B параметров и 37B активных. У Nemotron-Cascade 2 параметров в 20 раз меньше: 30B общих, 3B активных. 🟠На IMO 2025 модель решила 5 задач из 6 и набрала 35 из 42 баллов. 🟠На IOI - 439 из 600, что соответствует золоту. 🟠На ICPC World Finals 10 задач из 12, это 4 место в золотой зоне. При этом 8 задач ICPC были решены менее чем за 100 попыток. 🟡Архитектура MoExperts на базе Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base. Отличие от первой версии - расширенный Cascade RL, где обучение с подкреплением проходит последовательно по доменам: сначала следование инструкциям, затем мультидоменное RL, потом дистилляция, RLHF, работа с длинным контекстом, код и, наконец, задачи программной инженерии. 🟡Multi-Domain On-Policy Distillation (MOPD) На каждом этапе Cascade RL выбирается лучший промежуточный чекпоинт по конкретному домену и используется как учитель. Поскольку все учителя происходят от одной SFT-инициализации, они делят токенайзер и словарь, что упрощает дистилляцию. MOPD работает на уровне отдельных токенов, а не последовательностей, и сходится быстрее, чем классический GRPO: на AIME 2025 достигает уровня учителя за 30 шагов оптимизации. 🟡Тесты На бенчмарках модель обходит Qwen3.5-35B-A3B и более крупную Nemotron-3-Super-120B-A12B в математике, коде и следованию инструкциям. 🟢LiveCodeBench v6: 88.4 (у Qwen3.5 74.6); 🟢ArenaHard v2: 83.5 против 65.4 у Qwen3.5; 🟢IFBench: 82.9 против 70.2; 🟢На Codeforces модель набрала рейтинг 2345 с TIR (на уровне моделей с 300B+ параметров). 🟡Слабые места Задачи, требующие глубоких знаний (MMLU-Pro, GPQA-Diamond) и агентные сценарии (BFCL v4, τ²-Bench, SWE Verified). Тут Qwen3.5 пока впереди. NVIDIA обещает подтянуть наукоёмкий претрейн и агентный RL в следующих версиях Nemotron-Cascade. 📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License. 🟡Модель 🟡SFT-датасет 🟡RL-данные 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Nemotron#Cascade2#NVIDIA