Python之父Guido van Rossum指出,核心開發團隊還記得從Python 2過渡到Python 3的慘痛經驗,因此一提到Python 4,團隊毫無興趣。

重點新聞(0709~0715)

Python     Python 4.0     Guido van Rossum  

Python之父:Python 4.0可能不會問世

Python之父Guido van Rossum日前在微軟一場採訪中表示,Python 4可能永遠不會出現,因為他和核心開發團隊對Python 4.0毫無興趣。「Python大概會編號到3.33版,」Guido van Rossum說。但要是C有重大的兼容性改變,他不排除發布Python 4.0。

Python是近年快速竄紅的程式語言,在熱門程式語言榜上名列前茅,也是AI時代的新寵兒。去年4月,Python官方發布Python 2的最後一版:Python 2.7.18,當時Guido van Rossum就表示,Python 3與Python 2不相容,因此用Python 2建立的相依性軟體函式庫,沒辦法升級到Python 3.0。但這只是Python 2過渡到Python 3的問題之一,Guido van Rossum指出,他與核心開發團隊都記得從Python 2.0過渡到3.0的慘痛經驗,「我們以為搬遷過程很簡單,以為自己是Python界的愛因斯坦,在睡夢中就能將Python 2的程式碼自動轉換為Python 3.0。」殊不知,這個過程持續好幾年,他後來還稱這是一個錯誤。

也因此,他坦言,在開發團隊內提到Python 4.0時,大家只當笑話聽。因為他們還記得從Python 2.0過渡到3.0的教訓,因此在團內認真談論Python 4.0,就是個禁忌。目前,團隊的首要任務是將Python的速度提高,他們也制定了嚴謹的年度發布計畫,比如今年10月要發布Python 3.10,之後將發布3.11、3.12,並提高每個版本的速度。Guido van Rossum計畫將3.11的CPython速度加倍提升。

不過,他也暗示,Python 4.0還是有可能出現。前提是,C要有重大的兼容性改變,比如在不改變語言本身的情況下,無法與C擴充元件相容,或是能夠擺脫全域解鎖器(GIL),屆時,團隊就不得不開發Python 4.0。(詳全文)

  OpenAI      GPT-3    程式碼生成  

OpenAI用GitHub海量程式碼微調GPT-3,打造Python程式碼自動生成器

OpenAI在去年6月發布自然語言生成(NLG)預訓練模型GPT-3,引起機器學習社群關注,成為指標性模型。今年,OpenAI進一步用GitHub的海量程式碼來微調GPT-3,打造成一套Python程式碼自動生成器Codex,可根據以自然語言書寫的文件字串(Docstrings)來自動產生函數,並自動透過單元測試來評估函數正確性。

進一步來說,團隊用GitHub上的5千4百萬個公開軟體庫程式碼來訓練模型,包括179GB的獨立Python文件。首先,團隊定義了pass@k指標,每個問題會產生k個程式碼範例,只要程式碼通過單元測試,就會認為已解決問題。而已解決的問題總數,也會回傳到系統。接著,團隊打造一個HumanEval手寫問題資料集,來評估模型的語言理解、推理和簡單的數學能力。

最後,團隊建立一個沙盒環境,來安全地執行模型產生的程式碼,並比對單元測試。後來,OpenAI進一步用Codex生成的訓練問題來微調Codex,打造一系列監督式的Codex模型,並稱之為Codex-S。他們發現,Codex-S比Codex表現要好,且總體而言,GPT-3 Codex可強大地根據文件字串產生相應的Python函數。(詳全文)

  GitHub     OpenAI     Copilot  

GitHub聯手OpenAI打造程式碼整行自動完成的AI工具

GitHub與OpenAI共同開發一套AI工具Copilot,可讓使用者在Visual Studio Code編輯器使用,來自動完成整行的程式碼。該工具目前為預覽版,GitHub CEO Nat Friedman表示,Copilot搭配Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等程式語言時的表現最好。

他解釋,Copilot就像工程師的好幫手,可根據上下文來建議整行完整的程式碼,或是完整的函數。這個工具也能幫使用者快速找出解決問題的替代方案,也能幫忙撰寫測試或探索新的API,縮短開發時間。特別的是,這個工具會根據使用者寫程式的風格,來自動調整寫法。

GitHub表示,這款工具由OpenAI的GPT-3 Codex程式碼生成器驅動,這個生成器是用GitHub上公開的程式碼庫訓練而成,因此能理解使用者如何使用程式碼。(詳全文)

  InfuseAI    PrimeHub       MLOps  

臺MLOps新創InfuseAI推出PrimeHub Apps擴充功能

國產MLOps平臺InfuseAI在產品平臺PrimeHub中,推出整合外掛應用程式的功能,包括幾項ML常用的開發工具,使用者可直接在平臺中點選使用影像標註、模型管理、資料視覺化等工具。同時,InfuseAI也準備推出現為Beta版的企業自行串接App的功能,要讓企業不只能點選平臺現有的外掛工具,更能自行串接所需的App、外掛到平臺中。

InfuseAI的主要產品PrimeHub是一項PaaS服務,專門用於AI開發和管理,要降低AI開發的環境配置和管理成本,讓企業快速建立起資料來源、運算資源、或帳號權限的管理機制。InfuseAI近日推出的整合外掛應用程式功能,涵蓋開源影像標註工具Label Studio、開源模型版本控管工具MLFlow、可快速製作ML前端應用程式的開源框架Streamlit、瀏覽器執行程式的IDE Code Server、軟體開發平臺GitLab,以及詠鋐智能開發的商業軟體Tukey等。企業在平臺上按需付費後,就能在平臺中直接開啟所需的AI開發工具。(詳全文)

  Google     Android     機器學習  

Google推出Android ML平臺,機器學習App免內建runtime能更瘦身一點了

為方便讓開發者在Android應用程式中加入機器學習功能,Google打造了Android機器學習平臺,不只提供最新的推理元件更新,也對所有裝置最佳化推理效能,開發者可跨Android版本使用一致的機器學習推理API。

Google指出,Android機器學習平臺是要解決應用程式容量限制和技術複雜性,它可以更新、完全整合機器學習推論堆疊,並提供開發者Android裝置端最新的推理二元檔案,來降低APK檔案的大小。平臺也會提供跨Android版本的一致性API,並透過Google Play服務提供定期更新。

此外,這個Android機器學習平臺會內建到Google Play Services中,因此任何Android裝置端都會支援,開發人員就不需自行在App中加入Runtime,能減少App的大小。最後,Google將於今年底前推出自動加速功能,供開發者考量效能、準確性和穩定性。(詳全文)

  AWS     Azure     超級電腦  

500大超級電腦AWS、Azure雲端上百大

2021年上半的[全球500大超級電腦名單近日公布,最快超級電腦仍由日本的理化學研究所(RIKEN)和富士通共同合作打造的超級電腦Fugaku拿下,是第一個運算速度達Exascale等級超級電腦,也是第二名美國橡樹嶺國家實驗室的IBM Summit的3倍。

特別的是,Microsoft Azure和AWS EC2 Cloud執行個體進入百大排行,Microsoft Azure在美東、美國中南部、西歐及美西的雲端區域Pioneer-EUS、Pioneer-SCUS2、Pioneer-WEU、Pioneer-WUS2分拿下第26到29名,而Amazon EC2 Instance Cluster也來到第40名。另一方面,臺灣今年只有臺灣杉3(Taiwania 3)進前500大,居227名。(詳全文)

圖片來源/GitHub

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資料來源:iThome整理,2021年7月


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