AI趋势周报第173期:Python之父:Python 4.0可能不会问世

Python之父Guido van Rossum指出,核心开发团队还记得从Python 2过渡到Python 3的惨痛经验,因此一提到Python 4,团队毫无兴趣。
重点新闻(0709~0715)
Python Python 4.0 Guido van Rossum
Python之父:Python 4.0可能不会问世
Python之父Guido van Rossum日前在微软一场采访中表示,Python 4可能永远不会出现,因为他和核心开发团队对Python 4.0毫无兴趣。“Python大概会编号到3.33版而已,”Guido van Rossum说。但他不排除发布4.0的可能性,前提是C语言有重大的兼容性改变。
Python是近年快速窜红的程式语言,在热门程式语言榜上名列前茅,也是AI时代的新宠儿。去年4月,Python官方发布Python 2的最后一版:Python 2.7.18,当时Guido van Rossum就表示,Python 3与Python 2不相容,因此用Python 2建立的相依性软件函式库,没办法升级到Python 3.0。但这只是Python 2过渡到Python 3的问题之一,Guido van Rossum表示,他与核心开发团队都记得从2.0到3.0的惨痛经验,“我们以为搬迁过程很简单,以为自己是Python界的爱因斯坦,在睡梦中就能将Python 2的程式码自动搬迁到Python 3.0。”殊不知,这个搬迁过程持续好几年,他后来还称这是一个错误。
也因此,他坦言,在开发团队内提到Python 4.0时,大家只当笑话听。因为他们还记得从Python 2.0过渡到3.0的教训,因此认真谈论Python 4.0,就是个禁忌。目前,团队的首要任务是将Python的速度提高,他们也制定了严谨的年度发布计划,比如今年10月要发布Python 3.10,之后将发布3.11、3.12,并提高每个版本的速度。Guido van Rossum计划将3.11的CPython速度加倍提升。
不过,他也暗示,Python 4.0还是有可能出现。前提是,C语言要有重大的兼容性改变,比如在不改变语言的情况下,无法与C扩充元件相容,或是能够摆脱全域解锁器(GIL),届时,团队就得开发Python 4.0。(详全文)
OpenAI GPT-3 程式码生成
OpenAI用GitHub海量程式码微调GPT-3,打造Python程式码自动生成器
OpenAI在去年6月发布自然语言生成(NLG)预训练模型GPT-3,引起机器学习社群关注,成为指标性模型。今年,OpenAI进一步用GitHub的海量程式码来微调GPT-3,打造成一套Python程式码自动生成器Codex,可根据以自然语言书写的文件字串(Docstrings)来自动产生函数,并自动透过单元测试来评估函数正确性。
进一步来说,团队用GitHub上的5千4百万个公开软件库程式码来训练模型,包括179GB的独立Python文件。首先,团队定义了pass@k指标,每个问题会产生k个程式码范例,只要程式码通过单元测试,就会认为已解决问题。而已解决的问题总数,也会回传到系统。接着,团队打造一个HumanEval手写问题资料集,来评估模型的语言理解、推理和简单的数学能力。
最后,团队建立一个沙盒环境,来安全地执行模型产生的程式码,并比对单元测试。后来,OpenAI进一步用Codex生成的训练问题来微调Codex,打造一系列监督式的Codex模型,并称之为Codex-S。他们发现,Codex-S比Codex表现要好,且总体而言,GPT-3 Codex可强大地根据文件字串产生相应的Python函数。(详全文)
GitHub OpenAI Copilot
GitHub联手OpenAI打造程式码整行自动完成的AI工具
GitHub与OpenAI共同开发一套AI工具Copilot,可让使用者在Visual Studio Code编辑器使用,来自动完成整行的程式码。该工具目前为预览版,GitHub CEO Nat Friedman表示,Copilot搭配Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等程式语言时的表现最好。
他解释,Copilot就像工程师的好帮手,可根据上下文来建议整行完整的程式码,或是完整的函数。这个工具也能帮使用者快速找出解决问题的替代方案,也能帮忙撰写测试或探索新的API,缩短开发时间。特别的是,这个工具会根据使用者写程式的风格,来自动调整写法。
GitHub表示,这款工具由OpenAI的GPT-3 Codex程式码生成器驱动,这个生成器是用GitHub上公开的程式码库训练而成,因此能理解使用者如何使用程式码。(详全文)
InfuseAI PrimeHub MLOps
台MLOps新创InfuseAI推出PrimeHub Apps扩充功能
国产MLOps平台InfuseAI在产品平台PrimeHub中,推出整合外挂应用程序的功能,包括几项ML常用的开发工具,使用者可直接在平台中点选使用影像标注、模型管理、资料视觉化等工具。同时,InfuseAI也准备推出现为Beta版的企业自行串接App的功能,要让企业不只能点选平台现有的外挂工具,更能自行串接所需的App、外挂到平台中。
InfuseAI的主要产品PrimeHub是一项PaaS服务,专门用于AI开发和管理,要降低AI开发的环境配置和管理成本,让企业快速建立起资料来源、运算资源、或账号权限的管理机制。InfuseAI近日推出的整合外挂应用程序功能,涵盖开源影像标注工具Label Studio、开源模型版本控管工具MLFlow、可快速制作ML前端应用程序的开源框架Streamlit、浏览器执行程式的IDE Code Server、软件开发平台GitLab,以及咏鋐智能开发的商业软件Tukey等。企业在平台上按需付费后,就能在平台中直接开启所需的AI开发工具。(详全文)
Google Android 机器学习
Google推出Android ML平台,机器学习App免内建runtime能更瘦身一点了
为方便让开发者在Android应用程序中加入机器学习功能,Google打造了Android机器学习平台,不只提供最新的推理元件更新,也对所有装置最佳化推理效能,开发者可跨Android版本使用一致的机器学习推理API。
Google指出,Android机器学习平台是要解决应用程序容量限制和技术复杂性,它可以更新、完全整合机器学习推论堆叠,并提供开发者Android装置端最新的推理二元档案,来降低APK档案的大小。平台也会提供跨Android版本的一致性API,并透过Google Play服务提供定期更新。
此外,这个Android机器学习平台会内建到Google Play Services中,因此任何Android装置端都会支援,开发人员就不需自行在App中加入Runtime,能减少App的大小。最后,Google将于今年底前推出自动加速功能,供开发者考量效能、准确性和稳定性。(详全文)
AWS Azure 超级电脑
500大超级电脑AWS、Azure云端上百大
2021年上半的[全球500大超级电脑名单近日公布,最快超级电脑仍由日本的理化学研究所(RIKEN)和富士通共同合作打造的超级电脑Fugaku拿下,是第一个运算速度达Exascale等级超级电脑,也是第二名美国橡树岭国家实验室的IBM Summit的3倍。
特别的是,Microsoft Azure和AWS EC2 Cloud执行个体进入百大排行,Microsoft Azure在美东、美国中南部、西欧及美西的云端区域Pioneer-EUS、Pioneer-SCUS2、Pioneer-WEU、Pioneer-WUS2分拿下第26到29名,而Amazon EC2 Instance Cluster也来到第40名。另一方面,台湾今年只有台湾杉3(Taiwania 3)进前500大,居227名。(详全文)
图片来源/GitHub
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资料来源:iThome整理,2021年7月
