Продвинутый мониторинг прогресса с tqdm для асинхронных задач и Ян Лекун: кон...

Продвинутый мониторинг прогресса с tqdm для асинхронных задач

Для создания мониторинга прогресса можно использовать продвинутый tqdm для асинхронных, параллельных, Pandas и рабочих процессов с высокой производительностью. tqdm позволяет легко визуализировать ход выполнения циклов и других длительных операций.

В асинхронных рабочих процессах tqdm может использоваться с asyncio для отслеживания прогресса асинхронных задач. Для этого можно использовать tqdm.asyncio. В параллельных рабочих процессах tqdm можно использовать с multiprocessing или concurrent.futures для отслеживания прогресса параллельных задач. tqdm предоставляет несколько вариантов для управления отображением прогресса, например, обновление строки или вывод в отдельном окне.

Для работы с Pandas tqdm можно использовать для отслеживания прогресса операций с DataFrame, таких как применение функции к каждой строке или столбцу. Это особенно полезно для больших наборов данных, где операции могут занять значительное время.

Кроме того, tqdm можно интегрировать с системой журналирования для записи информации о прогрессе в файлы или другие выходные потоки. Это полезно для отслеживания выполнения длительных процессов и выявления проблем. tqdm также поддерживает пользовательские конфигурации, позволяющие настроить внешний вид и поведение индикатора прогресса в соответствии с конкретными потребностями.

оригинальная статья содержит примеры использования tqdm в различных сценариях.

Ян Лекун: концепция agi сформулирована неверно

Новая научная работа Яна ЛеКуна утверждает, что понятие общего искусственного интеллекта (AGI) сформулировано неверно и предлагает вместо него концепцию сверхинтеллектуального адаптивного интеллекта (SAI).

ЛеКун утверждает, что AGI подразумевает наличие у машины общих способностей, сравнимых с человеческими, тогда как это не обязательно является целью или даже желательным свойством ИИ. Он указывает на то, что человеческий интеллект развивался в условиях ограничений и компромиссов, которые не обязательно должны воспроизводиться в искусственном интеллекте.

Вместо этого ЛеКун предлагает концепцию SAI, которая фокусируется на способности системы адаптироваться к различным задачам и средам, превосходя возможности человека в специализированных областях. SAI, по его мнению, не стремится к общей интеллектуальной способности, а скорее к эффективности и адаптивности в конкретных задачах.

В своей работе ЛеКун также обсуждает необходимость разработки новых метрик для оценки прогресса в ИИ, которые бы отражали способность системы решать реальные проблемы, а не просто имитировать человеческий интеллект. Он критикует текущие тесты на AGI, утверждая, что они часто измеряют лишь способность системы к запоминанию и повторению, а не к пониманию и обобщению.

Исследование представляет собой альтернативный взгляд на будущее ИИ, смещая акцент с имитации человеческого интеллекта на создание систем, которые превосходят человека в решении конкретных задач и адаптации к новым ситуациям.