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: #gpt6

当前筛选 #gpt6清除筛选

🔥ИИ, который учится вечно: закат эры «замороженных» моделей Знакомо ощущение, что разговариваешь с очень умным, но давно застрявшим в прошлом собеседником? 🤔 Так и есть. Текущие LLM (большие языковые модели) — это статичные «энциклопедии». Их знания и логика заморожены на моменте окончания обучения. Да, они могут проанализировать дополнительный материал в контексте запроса (например, статью из интернета или ваш файл), но их ядро остаётся неизменным. Они не учатся на своих ошибках и не адаптируются к миру, который меняется прямо сейчас. А что, если бы ИИ мог учиться так же, как человек? Не просто читать, а впитывать опыт и становиться умнее с каждым днем. Это уже не фантастика. Это — SEAL. Исследователи из MIT представили фреймворк SEAL (Self-Adapting Language Models) — самоприспосабливающиеся языковые модели . Это фундаментальный прорыв. Такая модель умеет: ➡️Генерировать собственные учебные данные через саморедактирование . ➡️Обновлять свои веса (параметры) — то есть, менять то, как она «думает» . ➡️Оценивать свою работу с помощью reinforcement learning (обучения с подкреплением) и постоянно самосовершенствоваться . Что это значит на практике? ➡️Чат-бот для поддержки, который сталкивается с новой проблемой, не просто эскалирует ее человеку, а сам генерирует для себя примеры и учится ее решать . ➡️AI для кибербезопасности, который не просто ищет известные угрозы, а эволюционирует вместе с новыми атаками, постоянно refining свои защитные механизмы . ➡️Конец эры моделей с фиксированными весами . Система, которая адаптируется к миру и улучшается каждый день. Любопытно, что некоторые исследователи, стоящие за SEAL, уже работают в OpenAI . Это наводит на мысль, что GPT-6 может быть больше, чем просто «умнее» — он может «ожить» в вычислительном смысле . Конечно, есть и вызовы: например, «катастрофическое забывание» (когда новые знания вытесняют старые) и высокая требовательность к вычислениям . Но направление задано. Эпоха статичного ИИ подходит к концу. Начинается эра живых, самообучающихся систем. 🚀 P.S. Для глубокого погружения в тему можно почитать про другие подходы, например, Darwin Gödel Machine — самоулучшающегося агента, который эволюционирует, меняя собственный код . #ИИ#Самообучение#SEAL#GPT6#Будущее#AI https://t.me/semasci