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
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning
تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 277 112 مشتركاً، محتلاً المرتبة 334 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 381 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 277 112 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 666، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -141، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.35%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.19% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 140 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 143 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 361.
- 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 30 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
277 112
المشتركون
-14124 ساعات
-5937 أيام
-1 66630 أيام
أرشيف المشاركات
277 110
+2🧠 SELF-DISCOVER: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures
Новая стратегия
prompt-flow от Google, которая позволяет LLM "самостоятельно обнаруживать присущие, описанной задаче, структуры рассуждений для решения сложных проблем".
Уже ывпущено несколько первых реализаций в составе LangChain и LangGraph!
▪Paper: https://arxiv.org/pdf/2402.03620.pdf
▪LangChain example: https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/self-discover.ipynb
▪LangGraph example: https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/self-discover/self-discover.ipynb
ai_machinelearning_big_data277 110
🎉 Телеграм-канал Яндекса специально для ML-специалистов
Yandex for ML — канал для ML-инженеров от Яндекса. Рассказываем, как мы применяем ML в продуктах Яндекса, и показываем людей, которые двигают вперёд технологии прямо сейчас.
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
277 110
👁️ HASSOD: Hierarchical Adaptive Self-Supervised Object Detection
HASSOD - полностью самоконтролируемый подход для обнаружения и сегментации широкого спектра объектов.
HASSOD демонстрирует значительное преводходство по сравнению с предыдущими современными методами.
🖥 Github: https://github.com/Shengcao-Cao/HASSOD
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03311
⏩ Project: https://hassod-neurips23.github.io/
💻 Video: https://www.youtube.com/watch?v=s8u7tEKg5ew
ai_machinelearning_big_data
277 110
🦾 Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models
Новый метод тонкой настройки, названный Self-Play fIne-tuNing (SPIN), в основе которого, лежит механизм самовоспроизведения, в котором LLM совершенствует свои возможности, взаимодейтсвия с экземплярами самого себя и самостоятельно генерирует данные для обучения.
🖥 Github: https://github.com/uclaml/SPIN
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.01335
⏩ Project: https://uclaml.github.io/SPIN/
💻 Model: https://huggingface.co/collections/UCLA-AGI/zephyr-7b-sft-full-spin-65c361dfca65637272a02c40
🛡 Dataset: https://huggingface.co/collections/UCLA-AGI/datasets-spin-65c3624e98d4b589bbc76f3a
ai_machinelearning_big_data
277 110
erid: LjN8JwNr5
Хотите начать карьеру в машинном обучении или прокачать скиллы, чтобы брать задачи посложнее и расти в зарплате? Станьте ML-инженером и углубите знания в разработке Machine Learning моделей, которые будут решать задачи бизнеса.
В этом поможет курс «ML Engineering: от базы до продукта» от онлайн-школы «karpovꓸcourses» и магистратуры ИТМО AI Talent Hub.
На курсе вас всему научат топовые эксперты лучшего образовательного проекта ИТМО 2023 по версии премии ITMO.EduAwards.
Вы получите навыки разработки и обучения Machine Learning моделей, соберете портфолио и станете полноценным специалистом, который готов выйти на рынок труда.
После выпуска у вас будет диплом ИТМО гособразца о профессиональной переподготовке и диплом о присвоении специализации от «karpovꓸcourses»+AI Talent Hub ИТМО.
А если захочется окончить магистратуру - сможете поступить на бюджет в ИТМО и учиться в магистратуре всего 1 год вместо двух - это сэкономит вам от 200 тысяч рублей
Подать заявку: https://clc.to/iL3XSQ
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
277 110
⚡️ LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation
Новый фреймворк, предназначенный для создания 3D-моделей высокого разрешения из текстового описания или изображений с одним ракурсом.
🖥 Github: https://github.com/3DTopia/LGM
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.05054
🔗 Demo: https://huggingface.co/spaces/ashawkey/LGM
💻 Weights: https://huggingface.co/ashawkey/LGM
⏩ Project: https://me.kiui.moe/lgm/
ai_machinelearning_big_data
277 110
⚡️ Hiring days для ML и Backend-разработчиков
Станьте частью VK всего за два дня. Команды с сильным бэкграундом, современный стек, масштабные задачи и проекты ждут вас.
Отправить отклик можно до 15 февраля включительно.
277 110
🔥 EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction
EfficientViT-SAM - это новое семейство ускоренных моделей Segment Anything Models для задач компьютерного зрения с высоким разрешением. Скорость до 69 раз выше, чем у SAM.
🖥 Github: https://github.com/mit-han-lab/efficientvit
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2205.14756
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_efficientvit.html
ai_machinelearning_big_data
277 110
+7👨🎓 Famous scientists and modern technologies by Kandinsky
Такой подборкой порадовала отечественная генеративная модель в честь Дня науки.
В частности, Kandinsky нарисовала Менделеева за ноутбуком, Дарвина за электронным микроскопом, Павлова с собакой-роботом и других.
🌐page: https://vk.com/kandinskiy_bot?w=wall-219823705_8793
ai_machinelearning_big_data
277 110
⭐️ YOLO-World Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
Обнаружение объектов в режиме реального времени БЕЗ ОБУЧЕНИЯ.
YOLO-World - это новая SOTA, которая превосходит предыдущие модели как по точности обнаружения, так и по скорости. 35,4 AP при 52,0 FPS на V100.
Все, что вам нужно, это изображение + промпт (список категорий, которые вы хотите обнаружить).
🖥 Github: https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17270
⚡️Demo: https://www.yoloworld.cc
🤗Hf: https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World
ai_machinelearning_big_data
277 110
Узнайте больше об архитектуре сервисов, искусственном интеллекте, UX/UI и безопасности на главной конференции VK
Первая конференция, посвященная инновационным технологиям, состоится 6 марта в Доме культуры «ГЭС-2». Здесь ведущие эксперты осветят самые актуальные темы IT: «Архитектура & highload», «Machine Intelligence», «Продукт UX&UI» и «Безопасность».
Участие в VK JT 6 марта бесплатное после регистрации.
277 110
🎙 MetaVoice-1B: 1.2B parameter base model trained on 100K hours of speech for #TTS (text-to-speech)
> Новейшая модель высококачественного клонирования голоса .
> 1.2B параметрическая модель.
> Обучена на 100 тысячах часов данных.
> Синтез коротких и длинных разговоров.
> Генерация эмоциональной речи.
> Лицензия Apache 2.0. 🔥
Простая, но надежная архитектура:
> Encodec (Multi-Band Diffusion) и GPT + Encoder Transformer LM.
> DeepFilterNet для очистки от артефактов MBD.
🌐page: https://themetavoice.xyz
🧬code: https://github.com/metavoiceio/metavoice-src
🧪demo: https://ttsdemo.themetavoice.xyz
📦model: https://huggingface.co/metavoiceio/metavoice-1B-v0.1
ai_machinelearning_big_data
277 110
⚡Хакатон ML TALENT MATCH
Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем!
📊 Кейсы:
1. Алгоритм для мэтчинга кандидатов
2. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов
3. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии
Для кого:
- Junior и Middle разработчики;
- Product-менеджеры;
- ML-специалисты;
- NLP- специалисты;
- Аналитики;
- Студенты;
- Команды от 3 до 5 человек.
🏆Призовой фонд - 300 000 рублей.
📍Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»)
Подробная информация и регистрация:
https://clck.ru/38b9Wb
277 110
+1🔢 DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models
DeepSeekMath 7B - новая модель для решения математических задач. DeepSeekMath 7B показал впечатляющий результат в на соревновательном уровне в бенчмарке MATH , приблизившись к уровню Gemini-Ultra и GPT-4.
🖥 Github: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.03300v1
🦾 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math
ai_machinelearning_big_data
277 110
⚠️ С чего начать, если хотите работать в ML?
С бесплатного практического урока «Кластерный анализ данных» от OTUS. Спикер Мария Тихонова – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподаватель ВШЭ.
• В результате вебинара вы узнаете общие принципы кластеризации данных в ML
• Изучите ряд алгоритмов, в том числе k-means и примените их на практике
Встречаемся 7 февраля в 18:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional».
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить список вопросов и ответов для прохождения интервью
👉Регистрация
https://otus.pw/gqDQ/?erid=LjN8KJQGh
277 110
☑️ cmaes : A Simple yet Practical Python Library for CMA-ES
Простая и практичная библиотека на Python для CMA-ES.
Стратегия эволюции адаптации ковариационной матрицы (CMA-ES) - это особый вид стратегии для численной оптимизации .
Стратегии развития (ES) - это стохастические , методы без производных для числовой оптимизации не- линейной или не выпуклые задачи непрерывной оптимизации .
Они принадлежат к классу эволюционных алгоритмов и эволюционных вычислений . эволюционный алгоритм в целом основан на принципе биологической эволюции , а именно на повторяющемся взаимодействии вариаций (посредством рекомбинации и мутации) и отбора: в каждом поколении (итерации) новые особи (кандидаты решения, обозначенные как ), генерируются путем изменения, обычно стохастическим образом, текущих родительских особей.
$ pip install cmaes
import numpy as np
from cmaes import CMA
def quadratic(x1, x2):
return (x1 - 3) ** 2 + (10 * (x2 + 2)) ** 2
if __name__ == "__main__":
optimizer = CMA(mean=np.zeros(2), sigma=1.3)
for generation in range(50):
solutions = []
for _ in range(optimizer.population_size):
x = optimizer.ask()
value = quadratic(x[0], x[1])
solutions.append((x, value))
print(f"#{generation} {value} (x1={x[0]}, x2 = {x[1]})")
optimizer.tell(solutions)
🖥 Github: https://github.com/CyberAgentAILab/cmaes
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2402.01373v1
ai_machinelearning_big_data277 110
Используй ChatGPT в профессиональных целях. Создавай нейросуотрудников и зарабатывай на этом.
Вот тут ребята проводят бесплатный вебинар, на котором рассказывают:
- зачем изучать ChatGPT профессионально
- сколько на этом можно заработать
- как можно создавать проекты на основе нейронок и продавать их за иксы
Веб подойдет маркетологам, дизайнерам, врачам, юристам, руководителям, предпринимателям, разработчикам - мы можем долго перечислять. Нейронки уже нужны всем!
Регистрируйся прямо сейчас - будь в курсе всех новинок из мира AI
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KZapg
277 110
⚡️ MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models
MotionDirector модель генерации текста в видео, для создания видео в движении по указанным инструкциям.
🖥 Github: https://github.com/showlab/MotionDirector
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.08465
⭐️ Project: showlab.github.io/MotionDirector/
ai_machinelearning_big_data
277 110
Как эффективно проводить эксперименты в ClearML?
Расскажет Влад Пивоваров — senior MLOps инженер, который успел поработать в Сбербанке, Airbnb, Groupon.
На бесплатном практическом уроке от OTUS разберёмся, каким образом работает инструмент ClearML и как в пару строчек кода можно запустить эксперименты и удобно сравнить их через интерфейс.
Занятие идеально подойдет для дата саентистов, MLOps и devops-инженеров.
Встречаемся 7 февраля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/gFoni/?erid=LjN8K99vF
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
277 110
⚡️ MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
Новая стратегия обучения MoE-tuning для LVLM, которая позволяет построить модель с огромным количеством параметров, которая эффективно решает проблему снижения производительности, обычно связанную с мультимодальным обучением и разреженностью модели.
Этот фреймворк уникальным образом активирует только топ-к экспертов через маршрутизаторы во время развертывания, оставляя остальных экспертов неактивными.
Обширные эксперименты подчеркивают возможности
MoE-LLaVA в визуальном понимании и ее потенциал для уменьшения галлюцинаций в результатах моделирования.
Примечательно, что при наличии всего 3 миллиардов редко активируемых параметров MoE-LLaVA демонстрирует производительность, сравнимую с LLaVA-1.5-7B на различных наборах данных для визуального понимания, и даже превосходит LLaVA-1.5-13B в тестах на галлюцинации объектов.
🖥 Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA
🚀 Jupyter: https://github.com/camenduru/MoE-LLaVA-jupyter
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.15947
@ai_machinelearning_big_data