AI趋势周报第173期：Python之父：Python 4.0可能不会问世

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