متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Machinelearning
الذهاب إلى القناة على Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning
تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 295 152 مشتركاً، محتلاً المرتبة 332 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 278 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 295 152 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 406، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -274، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.97%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.53% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 518 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 322 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 183.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
295 152
المشتركون
-27424 ساعات
-1 5477 أيام
-6 40630 أيام
أرشيف المشاركات
295 156
+2
💡 Lumina-T2X: Transforming Text into Any Modality, Resolution, and Duration via Flow-based Large Diffusion Transformers
Lumina-T2X - новое семейство диффузионных моделей, способных преобразовывать текст в: изображения, динамичные видео с любым разрешением и длительностью, 3D модели и речь с минимальными вычислительными затратами..
В основе Lumina-T2X лежит большой диффузионный Flow-based трансформер (Flag-DiT), который поддерживает до 7 миллиардов параметров и длины контекста в 128 000 токенов.
▪Github: https://github.com/alpha-vllm/lumina-t2x
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.05945
▪Demo: https://lumina.sylin.host/
@ai_machinelearning_big_data
295 156
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light 💡
IC-Light - это новый интересный проект для реалистичного управления освещением.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@ai_machinelearning_big_data
295 156
⚡️ Google Threat Intelligence — AI-решение в сфере кибербеза
Google представила новое решение в сфере кибербезопасности Threat Intelligence, которое позволит клиентам «получать ценную информацию и защищать корпоративную IT-инфраструктуру от угроз быстрее, чем когда-либо прежде», используя аналитические данные подразделения кибербезопасности Mandiant, службы анализа угроз VirusTotal в сочетании с возможностями ИИ-модели Gemini AI.
«Бесспорно, что сегодня Google обеспечивает два наиболее важных столпа анализа угроз в отрасли — VirusTotal и Mandiant. Интеграция обоих в единое предложение, дополненное ИИ и анализом угроз Google, предлагает командам безопасности новые средства для использования актуальных сведений об угрозах для лучшей защиты своих организаций», — отметил Дэйв Грубер (Dave Gruber), главный аналитик Enterprise Strategy Group.
Google отметила, что основным преимуществом Threat Intelligence является предоставление специалистам по безопасности ускоренной аналитики за счёт использования генеративного ИИ. Задействованная в решении большая языковая модель Gemini 1.5 Pro, по словам Google, сокращает время, необходимое для анализа вредоносного ПО и раскрытия его исходного кода.
Компания отметила, что вышедшей в феврале версии Gemini 1.5 Pro потребовалось всего 34 секунды, чтобы проанализировать код вируса WannaCry, программы-вымогателя, с помощью которой хакеры в 2017 году атаковали множество компаний по всему миру.
Также Gemini позволяет ускорить сбор информации о хакерской группе, её целях, тактике взлома и связанных с ней деталях. Кроме того, Gemini обеспечивает обобщение отчётов об угрозах на естественном языке в Threat Intelligence, что позволяет компаниям оценить, как потенциальные атаки могут на них повлиять, и расставить приоритеты, на чём следует сосредоточиться.
📎 Подробнее
🟡 Демонстрация
@ai_machinelearning_big_data
295 156
+7
⚡️ You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Large Language Models
Microsoft только что представили инструмент You Only Cache Once: Decoder-Decoder : архитектура Decoder-Decoder для больших языковых моделей
YOCO существенно снижает потребление памяти GPU и состоит из двух компонентов - cross decoder'а, объединенного с
self-decoder'ом.
Self-decoder кодирует глобальные кэши
значений ключей (KV), которые повторно используются cross decoder'ом с механизмом cross-attention.
Результаты экспериментов показывают, что YOCO достигает более высокой производительности по сравнению с архитектурой Трансформеров при различных настройках масштабирования размера модели и количества обучающих токенов, подробнее тут.
▪Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/YOCO
▪ABS: https://arxiv.org/abs/2405.05254
@ai_machinelearning_big_data295 156
🧬 AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
Google DeepMind представили Alpha Fold3, новую модель искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру и взаимодействия молекул.
Благодаря точному прогнозированию структуры белков, ДНК, РНК и многого другого, а также того, как они взаимодействуют, наше понимание биологического мира может выйти на новый уровень, а в практическом применение поможет разработке новых лекарств.
Эта революционная модель, может предсказывать структуру и взаимодействия всех молекул жизни с беспрецедентной точностью.
На основе входного списка молекул Alpha Fold3 генерирует их общую трехмерную структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также небольшие молекулы, также известные как лиганды.
Кроме того, Alpha Fold3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, нарушение которых может привести к различным заболеваниям.
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
@ai_machinelearning_big_data
295 156
+2
🚀 На Хабре вышел гайд о том, как внедрять YandexGPT API в свои продукты
Команда AllSee показала, как они реализовали SDK для быстрой интеграции YandexGPT в python-приложение. Попутно показали, что модель даёт похожий на ChatGPT результат по метрикам, но при этом её дешевле использовать в своих проектах.
Пользуйтесь )
▪️ Habr: https://habr.com/ru/articles/812979/
@ai_machinelearning_big_data
295 156
+7
🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model
Audio Seal - это SOTA для добавления метаданных на аудио и распознавания их, предназначенная для разработанный специально для
локального распознавания речи, сгенерированной искусственным интеллектом.
Инструмент прост в настройке и работает молниеносно.
Audioseal обеспечивает самые современные характеристики распознавания как естественной, так и синтетической речи, обеспечивает незначительное изменение качества сигнала и устойчив ко многим типам редактирования аудио.
Audioseal значительно превосходит существующие модели по скорости обнаружения.
pip install audioseal295 156
🌟 Introduction to Granite Code Models
IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода
Все модели Granite Code выпущены под лицензией Apache 2.0.
Модели Granite превосходят модели с открытым исходным кодом по всем параметрам. На рисунке показано, как Granite-8B-CodeBase превосходит Mistral-7B, LLama-3-8B и другие модели с открытым исходным кодом в трех задачах кодинга. Полные оценки можно найти здесь.
Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода.
- Размер моделей варьируется от 3B до 34B параметров
- Обученных на 3-4 тыс. токенах, полученных из 116 языков программирования
▪Github: https://github.com/ibm-granite/granite-code-models
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.04324
▪HF: https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-code-models-6624c5cec322e4c148c8b330
#llm #codegeneration
@ai_machinelearning_big_data
295 156
➡ Новости: теперь вы можете публиковать свои модели прямо из Keras API с Kaggle или hugging!
Вот руководство по началу работы на любой из платформ → https://developers.googleblog.com/en/publish-your-keras-models-on-kaggle-and-hugging-face/
@ai_machinelearning_big_data
295 156
Эффективный метод быстрого освоения ChatGPT.
Обучение нейронной сети и создание правильных промптов – это длительный процесс, который требует значительного времени.
Здесь разработан краткий курс из 5 уроков по ChatGPT. После его завершения вы сможете создать 9 нейронных сетей, которые помогут вам:
- находить ошибки и оптимизировать код
- генерировать посты в Телеграме
- создавать заголовки для рекламы
- делегировать рутинные задачи нейронке
Вы также сможете разработать своих собственных нейро-помощников для продаж, маркетинга и других целей.
Бесплатный доступ предоставляется сразу после регистрации.
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8K921a
295 156
+3
💥 New tools to help researchers study content authenticity by OpenAi
OpenAi запускает для тестов новый классификатор, который поможет идентифицировать контент, созданный DALLE 3.
В этом году они уже начали добавлять метаданные CPAN ко всем изображениям, созданным и отредактированным DALE 3, в ChatGPT и OpenAI API.
Они также планируют интегрировать метаданные C2PA для Sora, когда модель будет выпущена.
▪ Почитать подробнее можно здесь
#openai
@ai_machinelearning_big_data
295 156
🌟 TrustLLM для оценивания ответов LLM
TrustLLM — инструмент на Python для комплексного исследования ответов от LLM.
TrustLLM рассматривает 6 аспектов ответов: правдивость, безопасность, этичность, соблюдение конфиденциальности и другие.
В этом документе подробно объясняется, как использовать инструмент для оценки эффективности собственных моделей.
pip install trustllm295 156
🔥Machine learning Interview Questions
Вопросы и ответы с собеседований.
Большая, подборка вопросов и ответов с собеседований по ML, Data Science,Ai, статистике, теории вероятностей python, SQL.
ML
▪100 вопросов c собесов по машинному обучению 2024
▪Сборник ответов с собесов по машинному обучению от FAANG, Snapchat, LinkedIn.
▪Facebook. Вопросы по машинному обучению 2024 год
▪Google руководство по прохождению собеса в 2024 году
▪ Подготовка к собеседованию по ML: ответы на основные вопросы
▪ 14 типичных вопросов с собеседования по ML
▪ Вопросы для собеседования на позицию ML-инженера
▪ Решения вступительных испытаний в ШАД
▪ Решения вступительных испытаний в ШАД архив
▪AI Interviews at Apple, OpenAI, Bloomberg & JP Morgan – What to Expect
▪Apple Machine Learning Engineer (MLE) Interview Guide
▪Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование
▪Успешное собеседование в Яндекс
▪Как я проходил собеседования на Machine Learning Engineer
NLP
▪100 вопросов и ответов для интервью по NLP
▪Топ-50 вопросов собеседований NLP
▪ Вопросы по NLP 2024 года
DS
▪Материалы для подготовки к интервью data science
▪ Вопросы/ответы DS
▪100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
▪Временные ряды. Топ 50 вопросов
Python
▪100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪ 50 вопросов по PyTorch
▪45 Вопросов с собеседований Pandas
▪400 самых популярных вопросов-ответов для Python-разработчика.
▪100 вопросов видео
▪LeetCode Pandas
AI
▪30 вопросов промпт инжинирингу
▪ 15 вопросов по LLM и AI
▪27 Вопросов по Chatgpt
Math
▪ Вопросы с собеседований по статистике
▪ Вопросы по теории вероятности
▪ LeetCode: разные решения с кодом
▪Top 75 Statistics Interview Questions
▪40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
▪Statistics Interview Questions & Answers for Data Scientists
SQL
▪Задачи с собеседований SQL
@ai_machinelearning_big_data
295 156
⚡️OpenDevin
OpenDevin — это open-source проект, цель которого - воспроизвести Devin, автономного AI-программиста, способного выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах по разработке ПО.
OpenDevin стремится повторить, улучшить и усовершенствовать Devin.
Запуск OpenDevin с помощью Docker:
# The directory you want OpenDevin to modify. MUST be an absolute path!
export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
docker run \
--pull=always \
-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-p 3000:3000 \
--add-host host.docker.internal=host-gateway \
ghcr.io/opendevin/opendevin:0.5295 156
Pytup в Нижнем Новгороде 1 июня
Вас ждёт большая конференция по Python-разработке Pytup.
В программе — выступления спикеров, новости языка, актуальные кейсы экспертов и, конечно, нетворкинг.
Узнаете, как создать платформу для обработки данных в вашей IT-компании или микросервис обработки геометрических данных. А ещё послушаете крутые доклады, получите ответы на вопросы и пообщаетесь со спикерами и коллегами.
Зарегистрироваться на Pytup! 💛
295 156
⚡️ Quivr — "Obsidian" с ИИ
Quivr — это open-source локальная и приватная альтернатива OpenAI GPTs и ChatGPT.
Позволяет извлекать информацию из локальных файлов (PDF, CSV, Excel, Word, аудио, видео...), используя Langchain, GPT 3.5/4 turbo, Private, Anthropic, VertexAI, Ollama, LLMs, Groq.
Даёт возможность легко делится своей базой знаний через публичную ссылку.
Quivr работает в автономном режиме, поэтому вы можете получить доступ к своим данным в любое время и в любом месте.
🖥 GitHub
🟡 Страничка Quivr
@ai_machinelearning_big_data
295 156
📌 The Possibilities of AI [Entire Talk] - Sam Altman (OpenAI)
3 дня назаю в Стэнфорде Сэм Альтман поделился своими мыслями об искусственном интеллекте.
Сложно остановиться и перестать пересматривать некоторые моменты.
Вот 6 ключевых мыслей:
🟡"Мне все равно, сожжём ли мы 500 миллионов долларов или 50 миллиардов... мы создадим AGI, и это будет того стоить".
🟡"В краткосрочной перспективе все меняется меньше, чем мы думаем. В долгосрочной перспективе все изменится сильнее, чем мы думаем".
🟡"GPT-5 будет намного умнее GPT-4 в общем смысле. И я думаю, что серьезность этого утверждения недооценивается".
🟡"Глобальный доступ к вычислениям — это право человека, и наша задача — понять, как обеспечить много людей этой возможностью".
🟡"Не ко всему можно заранее подготовиться. Вы учитесь управлять стартапом во время управления стартапом".
🟡"ChatGPT в лучшем случае вызывает легкое недоумение. GPT-4 — самая тупая модель из всех, чем вы сможете пользоваться скоро... намного".
▶️ Вот этот разговор в Стэнфорде
@ai_machinelearning_big_data
295 156
+2
🧑💻 StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation
StarCoder2-Instruct - это первый полностью самонастраивающийся LLM-разработчик кода с помощью конвейера Hugging Face.
Этот конвейер использует StarCoder2-15B для генерации тысяч пар "промпт-ответ", которые затем используются для точной настройки StarCoder-15B без каких-либо человеческих аннотаций или дистиллированных данных из огромных и проприетарных LLM.
StarCoder2-15B-Instruct набрал 72,6 балла по шкале HumanEval и даже превосходит CodeLlama-70B-Instruct с ее 72,0 балла !
Оценки на LiveCodeBench показывают, что самонастраивающаяся модель работает даже лучше, чем та же модель, обученная на основе данных, полученных из GPT-4, это означает, что LLM может более эффективно учиться на собственных данных.
▪Blog: https://huggingface.co/blog/sc2-instruct
▪Model: https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k
▪Code: https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align
@ai_machinelearning_big_data
295 156
⚡️ Finetuning for Text Classification
Если вы ищете чем занятсья на выходных и хотите немного почитать и покодить,- вот свежая глава из книги Build an LLM from Scratch, по настройке GPT-модели для классификации СПАМ-сообщений с точностью до 96%.
Модель небольшая и обучение на MacBook Air M3 занимает ~ 5 минут.
▪ Github
@ai_machinelearning_big_data
295 156
⚡️ Google just dropped Code Gemma 1.1 7B IT 🔥
СЮРПРИЗ: Google только что выпустила Code Gemma 1.1 7B IT 🔥
Модели постепенно становятся все совершеннее в генерации кода .
Значительный достигнут для C#, Go, Python 🐍
Вместе с версией 7B они также выпустили обновленную базовую модель 2B.
Наслаждайтесь!
• 7B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-7b-it
• 2B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-2b
• Report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
