TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #guilibra

当前筛选 #guilibra清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9605 · 02.03.2026 г., 16:10

🌟GUI-Libra: фреймворк обучения VLM-агентов задачам управления интерфейсами. Microsoft, UIUC и UNC-Chapel Hill разработали систему дообучения VL-моделей для автономного управления графическими интерфейсами. Авторы обнаружили 2 системных изъяна в существующих пайплайнах обучения GUI-агентов: Cтандартный SFT с длинными CoT ухудшает визуальную локализацию (чем длиннее рассуждение, тем хуже модель попадает в нужный элемент интерфейса). Пошаговое RLVR-обучение нестабильно, потому что GUI-среда частично верифицируема. На каждом шаге существует несколько корректных действий, но датасет фиксирует только одно. Как результат - за альтернативные, но правильные действия модель получает штраф. 🟡Для решения первой проблемы предложили Action-Aware SFT Метод смешивает данные с рассуждениями и без них, а затем перевзвешивает токены: action- и grounding-токены получают больший вес в лосс-функции, чем токены рассуждений. Это позволяет сохранить способность к CoT, не жертвуя точностью клика. 🟡Для второй - Conservative RL на базе GRPO с двумя дополнениями. KL-регуляризация ограничивает дрейф политики относительно референсной модели, что улучшает корреляцию между офлайн- и онлайн-метриками. Success-Adaptive Negative Gradient Scaling динамически снижает вес отрицательных градиентов в зависимости от доли успешных действий в группе GRPO-сэмплов. Это защищает от штрафования валидных, но не задокументированных действий. 🟡Для трейна собрали датасет GUI-Libra-81K. Он содержит больше токенов на рассуждение: в среднем 210 на шаг против 85 у AGUVIS Stage 2 L3 и 0 у большинства остальных. Внутри - существующие открытые наборы, к которым GPT-4.1 дописывал подробные ризонинг-трассы. Фильтровали в два этапа: отсев шагов с точностью воспроизведения ниже 0.3 через Qwen3-VL-8B и верификация координат через bounding-box от Qwen3-VL-32B. 🟡Результаты Тестовая GUI-Libra-3B улучшила базовую Qwen2.5-VL-3B на +15.6% по Pass@1 на AndroidControl-v2 и с 3.5 до 25.2 на AndroidWorld. GUI-Libra-4B/8B на AndroidWorld выбила 42.6 (это столько же, сколько GPT-4o + UGround при использовании двух отдельных VLM-модулей. Веса всех моделей размерностью 3, 4, 7 и 8 млрд. параметров, целевой датасет и код обучения выложены в открытый доступ. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Набор датасетов 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#GUILibra#Microsoft