TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #manuscriptquality

当前筛选 #manuscriptquality清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64744 · 09.04.2026 г., 17:34

🚀 AI TRENDS | Google Cloud AI's PaperOrchestra Enhances Manuscript Quality Google Cloud AI researchers have introduced PaperOrchestra, a system designed to improve the quality of literature reviews and manuscript formatting. According to NS3.AI, human evaluations revealed that PaperOrchestra achieved a 50%-68% win-rate margin in literature review quality compared to autonomous baselines. The system employs five specialized agents to manage tasks such as organizing raw materials, generating figures, reviewing literature, and formatting manuscripts. To evaluate the effectiveness of PaperOrchestra, researchers developed PaperWritingBench, a framework built from 200 top-tier AI conference papers. This framework demonstrated a 14%-38% improvement in overall manuscript quality, showcasing the potential of PaperOrchestra in enhancing academic writing processes. #AI#GoogleCloudAI#PaperOrchestra#ManuscriptQuality#LiteratureReview#AcademicWriting#AIAgents#ResearchTools#PaperWritingBench