Modèles
Configurez un endpoint compatible OpenAI ou Anthropic avec son URL de base et une clé API si nécessaire. Testez la connexion. Un serveur local doit fonctionner ; les outils distants peuvent transmettre des données séparément.
Produit
Fonctions du logiciel · Agrégation log-sum-exp stable
01
ExponQuay aide à revoir les sommes exponentielles décalées par le maximum, en distinguant entrée vide et collection finie de valeurs très négatives.
Projet
Sélectionnez un dossier et demandez à l’assistant de lire les fichiers concernés avant de les modifier. Définissez le résultat attendu et les limites de la tâche.
Modifications
Examinez les changements et les sorties de commandes. Lancez les vérifications du projet avant de valider le résultat : le code généré n’est pas testé automatiquement.
Agrégation log-sum-exp stable
● ● ●ExponQuay●
Méthodes de travail · Agrégation log-sum-exp stable ×
from math import exp, fsum, log, inf
def log_sum_exp(values):
if type(values) not in (list, tuple) or len(values) > 1000:
raise ValueError("values.container")
values = tuple(values)
if len(values) > 1000 or any(
type(v) not in (int, float) or not -1e300 <= v <= 1e300 for v in values
):
raise ValueError("values.range")
if not values:
return -inf
peak = max(values)
return peak + log(fsum(exp(v - peak) for v in values))✳Agrégez au plus 1000 valeurs logarithmiques de moins 1e300 à 1e300 en soustrayant leur maximum avant exponentiation.
✓ ModificationsVérifiez avant d’appliquer ↗
Illustration de l’espace de travail
