⚡️ Релиз Python 3.13 и Git 2.47 ⚡️

Python 3.13, спустя ровно год с начала разработки, выпущен в релиз. Поддержка версии 3.13 планируется в течение 1.5 лет, и, после окончания этого срока еще 3.5 года версия будет получать критические обновления, связанные с безопасностью.

Ключевые изменения:

🟢экспериментальный компилятор JIT. Запуск в CPython –enable-experimental-jit;

🟢экспериментальный режим сборки CPython без GIL. Запуск –without-gil;

🟢интерактивный интерпретатор с многострочным редактированием, по подобию PyPy;

🟢изменена семантика locals() для функций, генераторов и сопрограмм;

🟢включена в состав модифицированная версия mimalloc от Microsoft;

🟢компилятор теперь очищает лидирующие пробелы из docstring;

🟢в модуле dbm реализован бэкенд dbm.sqlite3 по умолчанию для новых файлов;

🟢typing.TypeIs стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard;

🟢typing.ReadOnly позволяет помечать элементы TypeDicts, доступные только для чтения;

🟢warnings.deprecated() добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;

🟢удалены ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3 из стандартной библиотеки;

🟢в copy добавлена copy.replace();

🟢в os добавлены функции для работы с таймером через timerfd;

🟢random получил интерфейс CLI;

🟢macOS версий 10.9 - 10.12 больше не поддерживаются.

▶️Страница релиза 3.13 ▶️Документация 3.13


Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.

В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.

Основные изменения:

🟠инкрементные многопакетные индексы: экспериментальная функция, позволяющая сохранять несколько многопакетных индексов в цепочке слоев MIDX;

🟠ускорена идентификация базовой ветви : новый инструмент for-each-ref помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;

🟠обновлена политика поддержки: в Git 2.47 представлен новый документ, описывающий требования к поддержке для различных платформ, включая стандарты C99 или C11 и стабильные версии зависимостей;

🟠DEVELOPER=1 mode: теперь при компиляции с DEVELOPER=1 наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;

🟠остальные улучшения : усовершенствования серверной части reftable, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck и интеграция кода Visual Studio с git mergetool.

▶️Полный список изменений


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Python #Git #Release

⚡️ Китай продолжает выпускать новые МОЩНЫЕ и ДЕШЕВЫЕ модели искусственного интеллекта!

Материнская компания Tik-Tok, ByteDance, выпустила Doubao-1.5-pro.:
🔸На бенчмарках с GPT-4o они идут рука об руку
🔸Экономичная цена:
- 0,022 доллара за миллион кэшированных токенов
- 0,11 доллара за миллион токенов
- 0,275 доллара за миллион выходных токенов
🔸Преимущество в стоимости:
- в 5 раз дешевле, чем DeepSeek
- Более чем в 200 раз доступнее, чем OpenAI o1
🔸Особенности:
- контекстное окно размером 32k + 256k
✅Архитектура: Для повышения эффективности используется MoE
✅ Влияние на рынок: Этот шаг является частью широкой китайской инициативы в области искусственного интеллекта от ByteDance и DeepSeek для доминировали на ИИ рынке

> превосходит на топовых бенчмарках почти всех остальных LLM
> превосходит o1 на AIME
> использует MoE с 7 экспертами
> 20b активированных параметров

https://team.doubao.com/zh/special/doubao_1_5_pro

#Doubao #llm #ml #ai #release

🔥 Stable Virtual Camera – релиз от Stability AI: модель генерации 3D видео из 2D изображений.

Эта разработка, представленная в исследовательском превью, позволяет создавать реалистичные 3D видео без сложной реконструкции сцены или специализированной оптимизации.

С помощью одного или нескольких изображений модель позволяет создать видео с плавной траекторией с любой перспективы, которой вы пожелаете.

🌟 Основные моменты:

▶️ Модель использует мультивью диффузию для преобразования обычных 2D изображений в объемные 3D видео с достоверной глубиной и перспективой.
▶️ Динамическое управление камерой: поддерживаются не только стандартные движения, но и 14 различных траекторий, включая 360°, Лемнискату, Спираль, Dolly Zoom и другие, что позволяет создавать уникальные кинематографические эффекты.
▶️ Гибкость входных данных: возможность генерировать 3D видео, используя как одно изображение, так и до 32 изображений.
▶️ Продвинутая архитектура: применение двухпроходного процедурного сэмплинга обеспечивает плавные переходы даже в видео длиной до 1000 кадров, гарантируя непрерывное и стабильное отображение движения.
▶️ Преимущество перед конкурентами: в тестах на синтез новых точек обзора (NVS) модель показывает хорошие результаты, превосходя такие инструменты, как ViewCrafter и CAT3D, благодаря оптимальному соотношению генеративного потенциала и плавности временных переходов.

Релиз доступен для исследовательского использования под некоммерческой лицензией.

🟡Релиз: https://stability.ai/news/introducing-stable-virtual-camera-multi-view-video-generation-with-3d-camera-control
🟡Статья: https://stability.ai/s/stable-virtual-camera.pdf
Веса: https://huggingface.co/stabilityai/stable-virtual-camera
🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/stable-virtual-camera

@ai_machinelearning_big_data


#stability #ai #ml #release

🔥 YandexART 2.5 и YandexART 2.5 Pro — релиз от Яндекса: новое поколение визуальной генеративной модели

Разработчики уменьшили количество дефектов и улучшили генерацию текста на изображениях. Модели стали чётче следовать инструкциям в промтах. Впервые применили VLM для оценки качества работы нейросети. Визуально-лингвистическая модель проверяла множество изображений на соответствие заданным промтам. Например, действительно ли на картинке присутствовали все заданные пользователем элементы.

🌟 Архитектурные улучшения и технические инновации в YandexART 2.5 Pro:

▶️ Уникальный подход к файнтьюну: разработчики внедрили технологию "супирования" — метод, позволяющий комбинировать различные техники обучения в единый процесс.

▶️ Повышение разрешающей способности: автокодировщик VAE заменили с 4-канального на 16-канальный, увеличив в 4 раза размер латентного пространства, в котором работает диффузионная модель.

▶️ Масштабирование обучающего датасета: почти 1 млрд пар изображений и детализированных описаний.

▶️ Двухэтапная система оценки: специальная визуально-лингвистическая модель не только создаёт описания изображений, но и верифицирует соответствие сгенерированных артефактов исходному запросу.

▶️ Существенное улучшение текстовых возможностей: генерация надписей на латинице улучшена на 68%.

▶️ Контекстно-зависимая адаптация стиля: автоматический подбор визуальной эстетики в зависимости от задачи.

Тесты показывают превосходство YandexART 2.5 над Midjourney 6.1 и паритет с другими SOTA-моделями.

Доступ к базовой версии — бесплатно в Шедевруме. Для Pro-версии есть подписка за 100₽/месяц.

🟡Релиз: https://habr.com/ru/companies/yandex/news/892532/

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #release

✔️ OpenRouterAI представила бесплатную модель Quasar Alpha.

OpenRouterAI объявила о предварительном выпуске своей первой мультимодальной модели - Quasar Alpha, с длиной контекста в 1 млн. токенов. Модель оптимизирована для задач программирования, но в то же время подходит для общих NLP-задач.

Модель 55% на бенчмарке aider. Это сопоставимо с o3-mini-medium, последним DeepSeek V3 и старым Sonnet 3.6. Главная фишка - Quasar Alpha работает невероятно быстро.

Quasar Alpha доступна бесплатно, ее анонс вызвал интерес в ИИ-сообществе, где пытаются предположить, какая лаборатория стоит за разработкой этой модели.

Модель называет себя ChatGPT

🟡Quasar Alpha
🟡Попробовать
🟡OpenRouterAI в X (ex-Twitter)
🟡Aider LLM Leaderboards

@ai_machinelearning_big_data


#quasar #chatgpt ? #release