TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #oecdinsights

当前筛选 #oecdinsights清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #75 · 04.08.2023 г., 07:04

The Complexity of Regulating Foundation Models in the AI Act Hello, AI & Law community! Kai Zenner, the Head of Office and Digital Policy Adviser at the Office of MEP Axel Voss, shared his opinion on the OECD website about regulating foundation models in the AI Act. 🔹 The Existing Gap: The proposed AI Act by the European Commission, created before foundation models gained prominence in AI, doesn't explicitly cover these versatile models. Their potential for diverse, unforeseen purposes makes it tricky to fit them into the current product safety approach. The Act's use case approach, limiting AI systems to specific risk classes, is too inflexible for the latest foundation models that can handle various tasks. This creates a regulatory gap that needs to be addressed. 🔹 Positive Progress: The European Parliament has taken a proactive step to tackle this issue by introducing Article 28b, which adds a regulatory layer specifically for foundation models. This article outlines nine essential obligations for developers, including identifying risks, testing, evaluation, and thorough documentation. These measures aim to strike a balance between ensuring safety and fostering innovation in the AI landscape. 🔹 Targeted Approach: A crucial consideration is to avoid putting too much burden on smaller providers while still effectively regulating foundation models. Zenner proposes adopting a systemic approach, targeting only a small number of highly capable and relevant foundation models under the AI Act. This strategy could be similar to how Very Large Online Platforms are designated under the Digital Services Act, ensuring a balanced and efficient regulatory framework. #AIRegulation#FoundationModels#AIAct#AIInnovation#AICommunity#TechLaw#OECDInsights