Ранее я уже упоминал о другой фишке из ˍˍfutureˍˍ , это оператор деления.
from __future__ import division
Суть проста. Раньше сложность типа данных результата поределялась типом самого сложного операнда.
Например:
int/int => int
int/float => float
В первом случае оба операнда int, значит и результат будет int. Во втором float более сложный тип, поэтому результат будет float.
Если нам требуется получить дробное значение при делении двух int то приходилось форсированно один из операндов конверировать в float.
12/float(5) => float
Но с новой "философией" это не требуется. В Python3 "floor division" заменили на "true division" а старый способ теперь работает через оператор "//".
>>> 3/2
1.5
>>> 3//2
1
То есть теперь деление int на int даёт float если результат не целое число.
В классах теперь доступны методы __floordiv__() и __truediv__() для определения поведения с этими операторами.
Данный переход описан в PEP238.
#pep#2to3#basic
🌟OpenReasoning-Nemotron: набор ризонинг-моделей от NVIDIA.
OpenReasoning-Nemotron - набор LLM на архитектуре Qwen 2.5 и дистиллированных из DeepSeek-R1-0528 ( 671 млрд. параметров):
🟠OpenReasoning-Nemotron-1.5B;
🟠OpenReasoning-Nemotron-7B;
🟠OpenReasoning-Nemotron-14B;
🟢OpenReasoning-Nemotron-32B;
Семейство было обучено на 5 млн. примеров рассуждений в математике, естественных науках и программировании.
Модели показали достойные результаты pass@1 на бенчах GPQA, MMLU-PRO, AIME, HMMT и LiveCodeBench - без использования RL.
Старшая модель, 32B, выбила 96,7% по HMMT с декодированием GenSelect.
📌Лицензирование: CC-BY-4.0 License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Reasoning#Nemotron#NVIDIA
🌟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