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 276 963 مشتركاً، محتلاً المرتبة 334 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 378 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 276 963 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 631، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -101، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.29%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.17% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 22 965 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 086 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 362.
- 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 31 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
276 963
المشتركون
-10124 ساعات
-5977 أيام
-1 63130 أيام
أرشيف المشاركات
276 916
Привет! Это команда МТС и мы запустили бесплатный курс для тех, кто хочет стать сильным ML-разработчиком
Что будет: 10 месяцев онлайн обучения от экспертов Big Data МТС с возможностью трудоустройства в компанию
Что в программе: Python, математика, основы машинного обучения, ML Ops, ML System design и все, что необходимо для работы в Data Science
Ждем на обучении тех, кто хочет развиваться и в анализе данных, и в ML, и в IT одновременно.
Оставляй заявку и решай вступительное испытание. Лучших пригласим к обучению
Подробности по ссылке, ждем тебя!
Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8K11Qf
276 916
+1💸 Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models: Open Source Code
Новый фреймворк больших языковых моделей с поисковым дополнением, предназначенный для анализа финансовых настроений и обеспечивающий точные и обоснованные прогнозы.
Метод настройки промптов обеспечивает точные прогнозы на поставленные пользователем задачи анализа финансовых новостей.
Проведя обширные оценки, показано, что подход значительно превосходит как традиционные модели анализа настроений, так и известные LLM общего назначения.
git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT.git
🖥 Github: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/tree/master/fingpt/FinGPT-RAG
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.04027v1
⭐️ FinNLP: https://github.com/ai4finance-foundation/finnlp
ai_machinelearning_big_data
276 916
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 16-20 октября — Fast Track для технических менеджеров, офер за 5 дней в команду Crowd.
Зарегистрироваться
Реклама. ООО "Яндекс". erid:2Vtzqv5JoPP
276 916
+4Guideline following Large Language Model for Information Extraction
Новая модель для извлечения информации, обученная следовать рекомендациям по аннотированию. GoLLIE превосходит предыдущие подходы по извлечению информации без использования обучающих примеров .
🖥 Github: https://github.com/hitz-zentroa/gollie
⏩ Tutorial: https://github.com/stanfordnlp/dspy/blob/main/intro.ipynb
⭐️ Project: https://hitz-zentroa.github.io/GoLLIE/
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.03668v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/harveyner
ai_machinelearning_big_data
276 916
✅️ T3Bench: Benchmarking Current Progress in Text-to-3D Generation
T3Bench - это новый комплексный фреймворк преобразования текста в трехмерное изображение, содержащий разнообразные текстовые промпты трех уровней комплексности, специально разработанные для 3D-генерации. Для оценки качества и выравнивания текста содержит две автоматические метрики, основанные на многоракурсных изображениях, создаваемых 3D-контентом.
🖥 Github: https://github.com/THU-LYJ-Lab/T3Bench
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.02977v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nerf
ai_machinelearning_big_data
276 916
✅ Ключевой ML-специалист HuggingFace Ahsen Khaliq опубликовал статью о Kandinsky
Khaliq в своем Twitter (X) поделился статьей Kandinsky: an Improved Text-to-Image Synthesis with Image Prior and Latent Diffusion, которая в разделе DailyPapers заняла первое место, обогнав статьи и Deepmind, и Carnegie Mellon.
В статье рассказывается о диффузионной модели Kandinsky для генерации изображений по тексту.
🕊 X: https://twitter.com/_akhaliq/status/1710106706569478573?s=52&t=hSNPltUk1ZT1M605JGLRnA
📕 Paper: https://huggingface.co/papers
@ai_machinelearning_big_data
276 916
+1✅ DSPy: Programming—not prompting—Foundation Models
DSPy - это фреймворк от
Stanfordnlp для решения сложных задач с помощью языковых моделей и поисковых моделей. DSPy объединяет методы промпт-инжиниринга и тонкой настройки ЛМ, а также подходы к рассуждениям, самосовершенствованию и дополнению поисковых моделей и инструментов. Все это выстроено в модулях, которые компонуются и обучаются.
DSPy представляет автоматический компилятор, который учит LM, как выполнять декларативные шаги в вашей программе. В частности, компилятор DSPy осуществляет внутреннюю трассировку вашей программы и затем составляет высококачественные пропиты для больших ЛМ.
pip install dspy-ai
🖥 Github: https://github.com/stanfordnlp/dspy
⏩ Tutorial: https://github.com/stanfordnlp/dspy/blob/main/intro.ipynb
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/stanfordnlp/dspy/blob/main/intro.ipynb
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.05734
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hotpotqa
ai_machinelearning_big_data276 916
🤖 GenSim: Generating Robotic Simulation Tasks via Large Language Models
Фреймворк для генерации и моделирования симуляций для роботов с помощью больших языковых моделей.
🖥 Github: https://github.com/liruiw/gensim
✔️ Project: https://liruiw.github.io/gensim
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.01361v1
✅ Dataset: https://huggingface.co/datasets/Gen-Sim/Gen-Sim
⭐️ Demos: https://huggingface.co/spaces/Gen-Sim/Gen-Sim
ai_machinelearning_big_data
276 916
👀 Как используются нейросети для планирования движения беспилотных автомобилей
Разработчик Яндекса рассказал, как беспилотный автомобиль предсказывает действия других участников движения и планирует свои действия с помощью нейросетей.
Тут и разбор логики свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения, и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов.
Читайте о том, в чём проблемы Behavioral Cloning и как их решать, а ещё в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.
Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/763348/
ai_machinelearning_big_data
276 916
🦅 Jury: A Comprehensive Evaluation Toolkit
Комплексный набор инструментов для оценки НЛП-экспериментов, предлагающий различные автоматизированные метрики. Jury предлагает удобный и простой в использовании интерфейс.
pip install jury
🖥 Github: https://github.com/obss/jury
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.02040v1
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/obss/jury/blob/main/examples/jury_evaluate.ipynb
⭐️ Demos: https://github.com/Parskatt/DeDoDe/blob/main/demo
ai_machinelearning_big_data276 916
Emcee — это раннер для параллельного тестирования.
Разработчики из AvitoTech прокачали Emcee до облачного решения и нашли способ организовать сендбоксинг через виртуализацию на macOS, чтобы обезопасить трафик.
Подробности и ссылка на сам Emcee ищите здесь
Реклама ООО "Авито Тех", ИНН 9710089440
erid: LdtCK7JmP
276 916
☑️ Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks
StreamingLLM, an efficient framework that enables LLMs trained with a finite length attention window to generalize to infinite sequence length without any fine-tuning.
Фреймворк для развертывания больших языковых моделей в потоковых приложениях, таких как многораундовые диалоги, где ожидается длительное взаимодействие, является настоятельной необходимостью, но сопряжено с двумя серьезными проблемами.
StreamingLLM позволяет Llama-2, MPT, Falcon и Pythia стабильно и эффективно выполнять моделирование общения с количеством лексем до 4 млн. и более.
🖥 Github: https://github.com/mit-han-lab/streaming-llm
📕 Paper: http://arxiv.org/abs/2309.17453
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pg-19
ai_machinelearning_big_data276 916
⚡️ Memory Gym: Partially Observable Challenges to Memory-Based Agents in Endless Episodes
Среда для обучения, тестирования и запуска агентов основе памяти.
🖥 Github: https://github.com/marcometer/endless-memory-gym
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1LjlUOEer8vjGrz0rLM8pP5UyeNCsURkY?usp=sharing
📕 Paper: https://openreview.net/forum?id=jHc8dCx6DDr
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/arcade-learning-environment
ai_machinelearning_big_data
276 916
Яндекс опубликовал плейлист с докладами конференции Practical ML.
Вот некоторые из них:
— Алексей Морозов, руководитель группы модернизации нейронных сетей Яндекса. Про то, как можно полностью инкапсулировать от ML’щика и исследователя заботу о fault tolerance, распределённой транзакционной записи в storage, асинхронности и минимизации простоев GPU
— Юлий Шамаев, Data Science Team Lead, Банк ВТБ. Про про геоэмбеддинги – векторное представление контекста в пространственной аналитике. Они помогают определить лучшее расположение для банкоматов и банковских отделений.
— Евгений Сидоров, Head of AI, Third Opinion. Про то, как компенсировать недостаток трёхмерной информации на основе множественных проекций при анализе медицинских снимков.
276 916
🤖 AutoAgents: A Framework for Automatic Agent Generation
Generate different roles for GPTs to form a collaborative entity for complex tasks.
Мы представляем AutoAgents, инновационный фреймворк, который адаптивно генерирует и координирует множество специализированных агентов для создания ИИ-команды в соответствии с различными задачами.
🖥 Github: https://github.com/LinkSoul-AI/AutoAgents
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.17288v1
⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/AutoAgents
ai_machinelearning_big_data
276 916
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 7-8 октября — Fast Track для дата-аналитиков, офер за 2 дня в команду Фудтеха.
Зарегистрироваться
Реклама. ООО "Яндекс". erid:2VtzqwaYy5b
276 916
✅ Demystifying CLIP Data
MetaCLIP takes a raw data pool and metadata and yields a balanced subset over the metadata distribution.
Новый масштабируемый алгоритм MetaCLIP, работающий в конвейере обработки данных. MetaCLIP, примененная к CommonCrawl с 400 млн. пар данных "изображение-текст", превосходит данные CLIP по многим стандартным показателям. В классификации ImageNet точность MetaCLIP составляет 70,8%, что превосходит точность CLIP в 68,3% на моделях ViT-B.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/metaclip
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2309.16671v1.pdf
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/laion-400m
ai_machinelearning_big_data
276 916
🔊 Diverse and Aligned Audio-to-Video Generation via Text-to-Video Model Adaptation
Модель генерации реалистичных видео из Аудио. Фреймворк способен распознать природу звука и сгенерировать визуальный образ.
git clone git@github.com:guyyariv/TempoTokens.git
🖥 Github: https://github.com/guyyariv/TempoTokens
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.16429v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/audioset
ai_machinelearning_big_data276 916
🖥 40+ IT-компаний ищут студентов на оплачиваемую стажировку
На форуме “Найти IT” Сбер, Росатом, Kaspersky и другие топовые компании завалят вас предложениями о работе!
“Найти IT” — это:
🔹 Мастер-классы и кейсы от крутых компаний
🔹 Предварительные собеседования и Q&A со спикерами
🔹 Мерч, призы и вкусная еда
И все это бесплатно 😲 Нужно только прийти!
Выбирате город и регистрируйтесь 👇
📍 Москва: 3 октября
📍 Санкт-Петербург: 7 октября
📍 Новосибирск: 26 октября
Реклама. ООО "ФТ". ИНН 7731611424. erid: LjN8KUcKb
276 916
✨ DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation
A novel 3D content generation framework that achieves both efficiency and quality simultaneously.
DreamGaussian - новый фреймворк для генерации 3D-контента, позволяющий достичь одновременно эффективности и высокого качества генераций.
Работает на безе алгоритма преобразования трехмерных гауссианов в текстурированные сетки с применения файнтюнинга для улучшения деталей. Обширные эксперименты демонстрируют высокую эффективность и конкурентоспособное качество генерации предложенного подхода.
🖥 Github: https://github.com/dreamgaussian/dreamgaussian
☑️ Image-to-3D: https://colab.research.google.com/drive/1sLpYmmLS209-e5eHgcuqdryFRRO6ZhFS?usp=sharing
☑️ Text-to-3d: https://colab.research.google.com/github/camenduru/dreamgaussian-colab/blob/main/dreamgaussian_colab.ipynb
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.16653v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nerf
ai_machinelearning_big_data
