AI趨勢周報第173期：Python之父：Python 4.0可能不會問世

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