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

#async

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #medgemma

当前筛选 #medgemma清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8014 · 10.07.2025 г., 17:00

Најди слично Погледај

⚡️MedGemma: открытые ИИ-модели для медицины от Google. Google Research продолжают развивать свою линейку специализированных медицинских ИИ-моделей, представив два важных пополнения: MedGemma и MedSigLIP. Это серьезное пополнение экосистемы открытых и доступных инструментов для здравоохранения. Разработчики предлагают мощные базовые модели, которые можно дообучать и запускать на собственном железе, даже на потребительском GPU. 🟡Флагман релиза MedGemma - 2 мультимодальные модели на 4 и 27 миллиардов параметров на основе Gemma 3. Младшая, 4-миллиардная версия, показывает себя как один из лучших открытых «малышей» (<8B), а после дообучения достигает SOTA в генерации отчетов по рентгеновским снимкам. В ходе одного из тестов 81% сгенерированных ею заключений были признаны сертифицированными радиологами достаточно точными. Старшая, на 27 миллиардов, в текстовой версии, на бенчмарке MedQA набрала 87.7%. Это всего на 3 пункта ниже DeepSeek R1, но при этом модель требует в 10 раз меньше ресурсов для инференса. 🟡Глазами для MedGemma служит MedSigLIP - легковесный (всего 400М параметров) энкодер изображений. Его задача - классификация, поиск и другие задачи со структурированным выходом. Он был создан адаптацией общей модели SigLIP на огромном массиве медицинских данных (от рентгена до гистологии и снимков глазного дна). 🟡Ключевая особенность и MedGemma, и MedSigLIP в том, что при специализации они не растеряли своих общих знаний. Они по-прежнему понимают немедицинский контекст и умеют работать с разными языками, что подтвердили исследователи из Тайваня, успешно применявшие модель в связке с литературе на традиционном китайском. 📌Лицензирование: Health AI Developer Foundations. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Документация 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MedGemma#MedSigLIP#Google

Hashtags

#ai #ml #llm #medgemma #medsiglip #google

Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1444 · 10.02.2026 г., 05:15

Најди слично Погледај

ИИ-доктор в кармане: как стартапы вроде Death Clock меняют превентивную медицину (и что с этим не так) Пока одни ИИ-модели соревнуются в генерации картинок, другие нацелены на самую ценную область — наше здоровье. Яркий пример — американский стартап Death Clock с их сервисом Life Lab. В чем суть? Life Lab — это персональный ИИ-консультант по долголетию, встроенный в приложение. Система: 1. Агрегирует данные: подключается к тысячам лабораторий, импортирует медкарты, учитывает образ жизни. 2. Считает возраст и риски: на основе исследований вычисляет биологический возраст и прогнозируемую дату смерти (да, именно это и есть их «визитная карточка» — Death Clock). 3. Дает рекомендации: формирует персонализированный план по питанию, добавкам и привычкам для снижения рисков и продления здоровой жизни. Их цель — сделать превентивную медицину максимально простой и доступной. Другие примеры на подходе: * ChatGPT Health (от OpenAI): Пока только в тестировании у врачей, но это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистент стал первым пунктом консультации. Модель должна уметь анализировать симптомы, расшифровывать анализы и диалогом вести к диагнозу. * K Health: Использует ИИ на основе данных миллионов медкарт для первичной оценки состояния. * Your.MD: AI-симптомчекер и навигатор по системе здравоохранения. Что важно помнить?🔍 За кажущейся простотой и технологичностью скрываются серьезные вопросы: ➡️Качество данных и исследований: На чем именно основаны прогнозы и советы? Многие методики расчета биовозраста и рекомендаций по долголетию все еще являются областью активных (и коммерциализированных) споров. ➡️Юридическая и этическая ответственность: Кто виноват, если совет ИИ приведет к проблемам? Пока это серая зона. ➡️Риск гипердиагностики и тревожности: Постоянный мониторинг и «цифры смерти» могут скорее навредить ментальному здоровью, чем помочь. Контекст и важные ссылки: ➡️Я уже подробно разбирал риски слепого доверия медицинскому ИИ в этом посте: Осторожно: как ошибки ИИ в медицине могут стоить здоровья ➡️А здесь анализировали другой подход — мощную специализированную модель от Google для профессионалов, которая работает оффлайн и точнее: Google выпустила MedGemma 1.5 Вывод: Такие сервисы, как Death Clock, — это мощный драйвер для осознанности и перехода от «медицины лечения» к «медицине предупреждения». Но они остаются инструментами для информирования, а не для постановки диагноза. Их рекомендации — это гипотезы, которые должен проверять и одобрять ваш лечащий врач. Главное правило: Data-Driven, но Doctor-Approved. Полезные ссылки по теме (англ.): ➡️Анонс Life Lab от Death Clock ➡️Исследование о возможностях и ограничениях ИИ в предиктивной медицине (Nature) #ИИ_в_медицине#DigitalHealth#превентивная_медицина#HealthTech#DeathClock#ChatGPT#MedGemma#долголетие https://t.me/semasci

Hashtags

#ии_в_медицине #digitalhealth #превентивная_медицина #healthtech #deathclock #chatgpt #medgemma #долголетие