ar
Feedback
Machinelearning

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 295 277 مشتركاً، محتلاً المرتبة 333 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 275 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 295 277 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 346، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -267، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.94‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.71‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 454 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 873 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 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

295 277
المشتركون
-26724 ساعات
-1 5017 أيام
-6 34630 أيام
أرشيف المشاركات
✅ Друзья, этой осенью в Москве состоится Ai Conf 2024 – первая прикладная тематическая конференция по Data Science. Темы конф
✅ Друзья, этой осенью в Москве состоится Ai Conf 2024 – первая прикладная тематическая конференция по Data Science. Темы конференции: - работа со звуком - компьютерное зрение и генерация изображений - обработка естественного языка - рекомендательные системы и поиск - умные механизмы - разработка агентов - академические исследования - оптимизация использования железа и др. Программа конференции будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей отраслей IT, Интернет и E-commerce, но и из отраслей реального сектора. Вам есть чем поделиться? Отправляйте заявку на спикерство на сайте 🎁 Для всех наших спикеров предусмотрены бонусы: билет на конференцию; покроем ваши расходы на логистику, будь то поезд, самолет или автобус; предоставим вам номер в комфортабельном отеле рядом с местом проведения конференции; и, конечно, поможем подготовиться к выступлению. Подробности о конфeренции AiConf erid:2VtzqvzVtR3 Рекалма ООО «Конференции Олега Бунина» ИНН 7733863233

🌟 ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность import ChatTTS from IPython.display import Audio chat =
🌟 ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность
import ChatTTS
from IPython.display import Audio

chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()

texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]

wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM-ассистент. ChatTTS поддерживает как английский, так и китайский языки (если кому актуально). 🖥 GitHub 🤗 Погонять в Hugging Face 🟡 Страничка ChatTTS @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений (поддерживает llama.cpp и TensorRT-LLM) npm i -g @janhq/cortex cortex init
⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений (поддерживает llama.cpp и TensorRT-LLM)
npm i -g @janhq/cortex

cortex init

cortex models pull janhq/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF

cortex models start janhq/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF

cortex chat --model janhq/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF
Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений. Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер. В настоящее время Cortex поддерживает: — Llama.cpp — TensorRT-LLM 🖥 GitHub 🟡 Доки @ai_machinelearning_big_data

Релиз YandexGPT 3 Lite Яндекс представил облегченную версию генеративной модели третьего поколения. Нейросеть лучше справляет
Релиз YandexGPT 3 Lite Яндекс представил облегченную версию генеративной модели третьего поколения. Нейросеть лучше справляется со сценариями, в которых важна скорость ответа. Например, чат-бот на сайте, исправление орфографических ошибок в текстах, анализ данных и так далее. YandexGPT 3 Lite доступна клиентам Yandex Cloud для интеграции через API. Модель можно протестировать в демо-режиме бесплатно. ▪️Подробнее @ai_machinelearning_big_data

⚡️ SynCHMR — реконструкция движения камеры и изменения положения отдельных точек по видео На днях Yizhou Zhao, Tuanfeng Y. Wang и ещё несколько ребят из Adobe представили работу по SynCHMR — реконструкции движения камеры на основе видео. Представленный ими метод позволяет восстанавливать траекторию движения камеры и облака точек сцены по видео. ▶️ Страничка SynCHMR 🟡 Arxiv @ai_machinelearning_big_data

📔 Curated list of 50+ textbooks on machine learning, Кураторский список из более чем 50 учебников по машинному обучению, иск
📔 Curated list of 50+ textbooks on machine learning, Кураторский список из более чем 50 учебников по машинному обучению, искусственному интеллекту, глубокому обучению, компьютерному зрению и т.д. Со ссылками скачивание PDF или веб-страницы книг. 📚 BOOKS: https://franknielsen.github.io/Books/CuratedBookLists.html #books #книги @ai_machinelearning_big_data

🌟 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM Open WebUI — это расширяемый и удобный в использовании веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме. Без проблем отображает выводы от разных LLM, включая Ollama, работает с OpenAI-совместимыми API. 🖥 GitHub 🟡 Доки @ai_machinelearning_big_data

🌟 Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде Установка Sweep CLI: pip install sweepai Работает оч
+2
🌟 Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде Установка Sweep CLI: pip install sweepai Работает очень просто: нужно описать ошибки, функции, которые необходимо реализовать, и Sweep: — прочитает вашу кодовую базу — спланирует изменения — создаст pull request с нужным кодом Особенно удобно использовать Sweep для написания тестов 🖥 GitHub 🟡 Доки @ai_machinelearning_big_data

🌟 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале Elia — удобный терминальный UI для взаимодействия с LLM. Корректно отображает вывод от ChatGPT, Claude, Llama 3, Phi 3, Mistral, Gemma и не только. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх Премия вручается молодым исследователям, научн
✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В этом году будет 5 номинаций: ▪️ Первая публикация, ▪️ Исследователи, ▪️ Молодые научные руководители, ▪️ Научные руководители, ▪️ Преподаватели ML. Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей. ↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

🔥 MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне # клонируем репо и
+2
🔥 MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне
# клонируем репо и перемещаемся в папку
git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git
cd MiniCPM-V

# создаём conda-окружение
conda create -n MiniCPM-V python=3.10 -y
conda activate MiniCPM-V

pip install -r requirements.txt
MiniCPM-Llama3-V 2.5 имеет 8 млрд параметров и может принимать на вход изображения и текст. Имея всего 8 млрд параметров, эта модель в некоторых тестах превосходит GPT-4V-1106, Gemini Pro, Claude 3 Qwen-VL-Max и MLLM на базе Llama 3. Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков (русский тоже), активно используется квантование для общей оптимизации. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Adobe выпустила DMD2! Новый усовершенствованный метод дистилляции, который может превратить диффузионные модели, такие как
+3
⚡️ Adobe выпустила DMD2! Новый усовершенствованный метод дистилляции, который может превратить диффузионные модели, такие как SDXL, в мощные одношаговые генераторы изображений. Прошло много времени с тех пор, как мы видели какие-либо интересные обновления в экосистеме SD, так что это круто 🔥 ▪Project page: https://tianweiy.github.io/dmd2/Code: https://github.com/tianweiy/DMD2Demo: https://4e4a5c6a8b08f76802.gradio.live @ai_machinelearning_big_data

Как понять, подходит ли вам финтех? Дата-аналитиками работают те, кому нравятся большие данные и большие зарплаты. Если узнал
Как понять, подходит ли вам финтех? Дата-аналитиками работают те, кому нравятся большие данные и большие зарплаты. Если узнали в этом описании себя — финтех для вас. 30 мая в 18:00 мск пройдёт день открытых дверей онлайн-магистратуры МФТИ и Нетологии «Финансовые технологии и аналитика». На встрече вы узнаете о задачах Data Analyst, трендах индустрии и карьерных возможностях для студентов вуза. Отдельно расскажем, как работает онлайн-образование и что нужно для поступления. Записывайтесь на встречу, если хотите узнать больше о финтехе и возможностях онлайн-образования. 🔗Ссылка: https://netolo.gy/da9Q Реклама ООО “Нетология” 2VSb5w9QTix

⚡️ SWE-agent — open-source ИИ-агент для дебаггинга или решения какой-то проблемы с кодом Всё просто: сообщаем SWE-agent, каку
+1
⚡️ SWE-agent — open-source ИИ-агент для дебаггинга или решения какой-то проблемы с кодом Всё просто: сообщаем SWE-agent, какую проблему он должен решить в нашем коде, и агент пытается автоматически исправить ее, используя GPT-4 или другую LLM. SWE-agent исправляет 12,29% ошибок в оценочном наборе SWE-bench, что не так много — зато его работа занимает всего 1.5 минуты. 🖥 GitHub 🟡 Обзор SWE-agent, YouTube 🟡 Связанное исследование, PDF 🟡 Посмотреть демо @ai_machinelearning_big_data

🔥 Ambient Diffusion — схема обучения ИИ-моделей на повреждённых данных Исследователи из Техасского университета в Остине раз
+3
🔥 Ambient Diffusion — схема обучения ИИ-моделей на повреждённых данных Исследователи из Техасского университета в Остине разработали инновационную схему обучения моделей на сильно поврежденных изображениях, метод получил название Ambient Diffusion. Для чего? Последнее время то и дело возникают судебные иски — художники жалуются на незаконное использование их изображений. И Ambient Diffusion как раз позволяет ИИ-моделям не копировать изображения, а скажем «черпать вдохновение» из них. В ходе исследования команда исследователей обучила модель Stable Diffusion XL на наборе данных из 3 000 изображений знаменитостей. Изначально было замечено, что модели, обученные на чистых данных, откровенно копируют учебные примеры. Однако когда обучающие данные были испорчены — случайным образом маскировалось до 90% пикселей, — модель все равно выдавала высококачественные уникальные изображения. Возможности использования Ambient Diffusion выходят за рамки решения проблем с авторскими правами. По словам профессора Адама Кливанса, сотрудника проекта, «Ambient Diffusion может оказаться полезным и для научных и медицинских приложений. Это касается практически любых исследований, где дорого или невозможно получить полный набор неповрежденных данных — от визуализации черных дыр до некоторых видов магнитно-резонансной томографии». ▶️ Подробнее 🟡 Arxiv @ai_machinelearning_big_data

🌟 WhisperKit — распознавание речи на устройствах Apple с помощью Whisper — brew install whisperkit-cli WhisperKit — это паке
+1
🌟 WhisperKit — распознавание речи на устройствах Apple с помощью Whisperbrew install whisperkit-cli WhisperKit — это пакет Swift, который интегрирует модель распознавания речи Whisper от OpenAI с фреймворком CoreML от Apple для эффективного локального вывода на устройствах Apple. 🖥 GitHub 🟡 Hugging Face @ai_machinelearning_big_data

Как работает обучение с подкреплением: классические алгоритмы SARSA и Q-learning Почему 2 этих инструмента лежат в основе все
Как работает обучение с подкреплением: классические алгоритмы SARSA и Q-learning Почему 2 этих инструмента лежат в основе всех современных алгоритмов? Расскажет опытный эксперт на открытом уроке от OTUS, где вы: - познакомитесь с базовыми алгоритмами RL и поймете, чем оно отличается от остальных; - узнаете о трех парадигмах ML и разберетесь с основными понятиями; - определите, чем марковский процесс принятия решений отличается от случайного поиска. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд. Встречаемся 28 мая в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат спец. цену на обучение! Регистрируйтесь: https://clck.ru/3Aozr4 Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963

⚡️ Релиз Aya 23 8B и 35B от Cohere Cohere выпустили Aya 23: с 8 и 35 млрд параметрами. Aya 23 объединяет модели семейства Com
+3
⚡️ Релиз Aya 23 8B и 35B от Cohere Cohere выпустили Aya 23: с 8 и 35 млрд параметрами. Aya 23 объединяет модели семейства Command с недавно выпущенной коллекцией Aya. Мультиязычная (поддерживает 23 языка). Судя по бенчмаркам, 35B версия уделывает BX-7B, Mixtral8x7B, и другие модели, а 8B версия стабильно в тройке лидеров. ▶️ Hugging Face 🟡 Протестировать @ai_machinelearning_big_data

🔥🔥🔥 YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection ⚡️ Вышла новая версия детектора объектов YOLOv10 Добавлена новая функци
+1
🔥🔥🔥 YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection ⚡️ Вышла новая версия детектора объектов YOLOv10 Добавлена новая функция сквозного обнаружения объектов в реальном времени. Код выпущен под лицензией GNU GPL v3.0 ▪Paper: arxiv.org/pdf/2405.14458Github: https://github.com/THU-MIG/yolov10/Demo :https://huggingface.co/spaces/kadirnar/Yolov10Colab: https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/train-yolov10-object-detection-on-custom-dataset.ipynb#scrollTo=SaKTSzSWnG7s @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Uni-MoE — унифицированная мультимодальная LLM с архитектурой MoE Встречайте совсем свежую работу Y. Li, S. Jiang и ещё нес
+2
⚡️ Uni-MoE — унифицированная мультимодальная LLM с архитектурой MoE Встречайте совсем свежую работу Y. Li, S. Jiang и ещё нескольких человек, в которой они презентуют Uni-MoE. Комплексные бенчмарки демонстрируют главное преимущество Uni-MoE — значительное снижение погрешности при работе со смешанными мультимодальными наборами данных, а также улучшение совместной работы и обобщения данных несколькими экспертами. 📎 Arxiv @ai_machinelearning_big_data