Три способа выполнить множество задач с asyncio
Функция для примера:
async def do_it(n):
await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1))
return n
1. Последовательный вызов
async def main():
for i in range(100):
result = await do_it(i)
Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей.
Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди.
2. Упорядоченный результат
async def main():
tasks = [do_it(i) for i in range(100)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка.
Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены.
3. Результат по мере готовности
tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)]
for cor in asyncio.as_completed(tasks):
result = await cor
Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно.
Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее.
#async
🎉DeepSeek R1: год спустя
Ровно год назад дебютировала DeepSeek-R1, сделавшая ставку на глубокие рассуждения (reasoning). За это время она заняла прочную нишу в математике, программировании и точных науках, предлагая высокую эффективность и точность.
💎Чем DeepSeek выгоден читателю канала?
➡️Эксперт в логике: Сильнее многих в решении сложных задач, требующих последовательных рассуждений.
➡️Эффективен: Использует не все параметры на запрос, что часто делает ответ быстрее и экономичнее.
➡️Открыт: Модель с открытым исходным кодом.
➡️Бесплатен! Да, это до сих пор странно и приятно, с учётом дикой зависимости всех производителей от огромного парка железа, потребляющего электроэнергию.
🔍Намёк на новое?
Недавно DeepSeek обновили исходную статью о R1: она «выросла» с 22 до 86 страниц. Обновление вышло ровно через год после релиза модели. Это совпадение или тихая подготовка к анонсу R2 (которую ждали в мае, а потом в августе 2025) или другой новинки в этом январе? Ждём.
#DeepSeek#R1#R2#ИИ#AI#LLM
https://t.me/semasci
Found a random cipher puzzle on a YouTube video. It was easy enough that I can figure out how to solve it in a few seconds, but I was lazy to do the math, so I threw it to the “thinking” #LLM s.
Surprisingly, despite how easy it looks, only #ChatGPT#o1 managed to solve it correctly. #DeepSeek#R1 and #Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21 has confused themselves, and reached wrong conclusions.
Prompt:
Please solve the puzzle
The code to decode is:
0820201619://2515212021.0205/42151797290590-224531
The hints provided are:
car: 030118
Apple: 2716161205
1-1: 91-91
Response from GPT o1: https://chatgpt.com/share/67971451-2ee0-8013-9d80-9899543614ae
Response from DeepSeek and Gemini: https://gist.github.com/blueset/828cbc3de9efa9af44a1379dc26e2785
🐟