TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.

Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #openbmb

当前筛选 #openbmb清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8373 · 27.08.2025 г., 12:03

🌟MiniCPM-V 4.5: компактная модель, которая бьет гигантов в мультимодальном ИИ. Проект OpenBMB выпустил MiniCPM-V 4.5, мультимодальную модель на основе Qwen3-8B и SigLIP2-400M для распознавания изображений, серий изображений и видео, которая может работать на мобильных устройствах на более чем 30 языках. OpenBMB - некоммерческое подразделение китайской технологической компании ModelBest, под патронажем Университета Цинхуа. Среди инвесторов материнской ModelBest - Habo (Huawei), Primavera Capital Group и государственный Shenzhen Guozhong Venture Capital Management. 🟡Киллер-фича модели - эффективная работа с видео. Благодаря унифицированному 3D-Resampler модель сжимает видео в 96 раз: шесть кадров разрешением 448x448 преобразуются всего в 64 токена, тогда как большинству MLLM для этого потребовалось бы 1536 токенов. Это позволяет обрабатывать видео с частотой кадров до 10 FPS и длинные ролики без роста вычислительных затрат, что подтверждается топовыми результатами на наборах Video-MME, LVBench и MLVU. Архитектура LLaVA-UHD позволяет модели работать с изображениями до 1,8 мегапикселей и любым соотношением сторон, используя в 4 раза меньше визуальных токенов. Модель предлагает гибкий режим работы: быстрый ризонинг для повседневных задач и глубокий для сложных сценариев, переключаемый по требованию. При общем объеме в 8 млрд. параметров, MiniCPM-V 4.5 набирает 77.0 баллов по комплексному бенчу OpenCompass. Этот результат не просто улучшает предыдущие версии, модель превосходит GPT-4o-latest и Gemini-2.0 Pro, обходит открытую Qwen2.5-VL с 72 миллиардами параметров и устанавливает новый стандарт для общего MLLM на OmniDocBench. 🟡С инференсом тоже нет проблем. Доступны варианты для CPU через llama.cpp и ollama, есть квантованные версии в форматах int4, GGUF и AWQ, поддержка бэкендов SGLang и vLLM, возможность дообучения через Transformers и LLaMA-Factory, а также WebUI и оптимизированное iOS-приложение. ▶️ Чтобы было проще разобраться во всех вариантах запуска, разработчики заботливо подготовили подробный cookbook. 📌Лицензирование: MiniCPM Model License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#MiniCPM#OpenBMB