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 294 933 مشتركاً، محتلاً المرتبة 332 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 277 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 294 933 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 463، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -216، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.82%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.40% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 058 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 15 914 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 179.
- 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 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
294 933
المشتركون
-21624 ساعات
-1 5507 أيام
-6 46330 أيام
أرشيف المشاركات
294 887
📐 AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry
Deepmind представили AlphaGeometry: систему искусственного интеллекта, которая решает олимпиадные задачи по геометрии на уровне, приближающемся к уровню золотого медалиста.
Система была обучена исключительно на синтетических данных и знаменует собой прорыв ИИ в области математики.
https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api
🚀 Deepmind: https://deepmind.google/discover/blog/alphageometry-an-olympiad-level-ai-system-for-geometry/
📚 Paper: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🔉 MAGNeT: Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer
Мощная система преобразования текста в звук от FAIR.
И да, она с открытым исходным кодом.
🖥 Code: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MAGNET.md#api
🚀 HF: https://huggingface.co/collections/facebook/magnet-659ef0ceb62804e6f41d1466
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.04577
🌟 Project: https://pages.cs.huji.ac.il/adiyoss-lab/MAGNeT/
⚛️ Datasets: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/DATASETS.md
@ai_machinelearning_big_data
294 887
Международная online конференция про AI от основателей Epic Growth
Лучшие практики для разработчиков, инженеров, ресерчеров, дата сайентистов, тим-лидов и продактов, от ведущих мировых компаний, которые создают AI-based продукты и инфраструктуру.
Выступят спикеры 📣
— Meta (команда Llama-2)
— Github (команда Copilot)
— Databricks
— Hugging Face
— Anyscale
— Zilliz
— Writer
— Speechify
— Twelve Labs
И других классных компаний, которые прямо сейчас создают AI-будущее.
Будут затронуты самые актуальные темы:
— AI Agents development
— Fine-tuning & RLHF
— AI devtools & infrastructure
— Retrieval-Augmented Generation
— LLMops
— Open Source AI
— Multimodal APIs
— AI & Data analytics
Конференция пройдет в Online формате 3️⃣0️⃣➖3️⃣1️⃣ января на английском языке 🇬🇧
Участники получат доклады, воркшопы и записи, а также доступ в нетворкинг-чат.
Скидка 1️⃣0️⃣ % по промо-коду — MBFIAA358
Регистрация через VPN
294 887
🖼️ DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders 🔥
DDColor - фреймвор с двумя декодерами для естественной колоризации изображений.
Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.
🖥 Code: github.com/piddnad/DDColor
📚 Paper: arxiv.org/abs/2212.11613
🌟 Colab: https://github.com/camenduru/DDColor-colab
@ai_machinelearning_big_data
294 887
💊 AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations
149 актеров, играющих пациентов, общались в прямом эфире с одним из 20 врачей, отобранных для теста и новым медицинским LLM от Google, AMIE.
После врачи-специалисты и пациенты оценивали качество обслуживания. AMIE обошел врачей.
💡 Blog: https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.05654
@ai_machinelearning_big_data
294 887
Создать и обучить нейросеть — вопрос времени.
Получить необходимый для этого навык — вообще не вопрос.
Приходите на бесплатный интенсив «Погружение в Data Science: обучите свою первую нейросеть за два дня» от онлайн-школы Skillfactory.
С 16 по 17 января будете строить алгоритмы и обучать нейронную сеть.
А за лучшее решение домашнего задания сможете получить мини-курс по аналитическому мышлению в подарок.
Зарегистрироваться: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqusXUGV
Реклама, ООО «Скилфэктори», ИНН: 9702009530
294 887
⚡️ SigLIP: a better CLIP model
SigLIP от Google теперь доступен в 🤗 Transformers!
Он улучшает CLIP с помощью функции сигмоидальной потери.
SOTA для пары изображение в текст и наоборот.
🖥 Github: https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/SigLIP/Inference_with_(multilingual)_SigLIP%2C_a_better_CLIP_model.ipynb
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.15343
⚡️HF: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/siglip
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🔥Physics-based Text-to-Motion🔥
InsActor - генеративный фреймворк, использующий последние достижения в области диффузионных моделей движения человека для создания управляемых промптами анимаций персонажей, основанных на физике.
🖥 Code: github.com/jiawei-ren/insactor
📚 Paper: arxiv.org/abs/2312.17135
⚡️ Project: https://jiawei-ren.github.io/projects/insactor/
@ai_machinelearning_big_data294 887
⚡️ The SwiftInfer project combines StearmingLLM with TesorR-LLM to make the inference efficiency and productivity much higher.
Сегодня состоялся новый большой релиз от команды Colossal-AI!
Они выложили в открытый доступ новый алгоритм SwiftInfer.
Алгоритм позволяет на 46% улучшить производительность LLM!
Этот проект объединяет инновации из двух недавних проектов, таких как StreamingLLM и TensoRT-LLM, чтобы обеспечить лучшую производильность и низкую задержку при выводе LLM.
Как StreamingLLM решает эту проблему
📌 StreamingLLM решает проблему 'attentional sink' (поглощения внимания) , когда начальные лексемы в тексте получают непропорционально большое внимание алгоритма. В традиционных методах, производительность модели значительно снижается, как только эти начальные лексемы исключаются из окна внимания.
StreamingLLM решает эту проблему, обеспечивая постоянное включение этих важных начальных лексем в окно внимания, тем самым стабилизируя генерацию и поддерживая высокое качество без необходимости дополнительной тонкой настройки.
Очень интересный проект!
git clone https://github.com/hpcaitech/SwiftInfer.git
cd SwiftInfer
pip install.
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data294 887
🧠 BakedAvatar: Baking Neural Fields for Real-Time Head Avatar Synthesis
Рендеринг в реальном времени управляемых аватаров с 4D-головой на различных устройствах, включая мобильные.
BakedAvatar использует видеозаписи человека для создания качественных управляемых аватаров.
git clone https://github.com/buaavrcg/BakedAvatar
cd BakedAvatar
🖥 Code: https://github.com/buaavrcg/BakedAvatar
📚 Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3618399
⚡️ Page: https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/
@ai_machinelearning_big_data294 887
🖥 Transformers From Scratch
PYTHON
In this notebook we have built a transformer model based on the Attention Is All You Need paper following along with Andrej Karpathy’s fantastic YouTube video: Let’s build GPT.
В этом блоге показн процесс создания и обучения трансформеров с нуля.
Шаг за шагом рассмотрен каждый основополагающий элемент с объяснением, что происходит на каждом этапе.
Этот блог написан в блокноте Jupyter, который вы можете скачать и использовать для самостоятельного выполнения кода по ходу работы.
📌 Notebook
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🦾 Free Course: The Hands-on Reinforcement Learning course 🚀
Обучение с подкреплением — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система обучается, взаимодействуя с некоторой средой.
Это пошаговый практический курс, который поможет вам пройти изучить RL с сымых основ.
💻 Course
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🦜 DreamTalk: When Expressive Talking Head Generation Meets Diffusion Probabilistic Models
DreamTalk - это фреймворк для создания выразительных говорящих голов, который может создавать высококачественные видеоролики говорящих голов в различных стилях речи.
DreamTalk демонстрирует высокую производительность при работе с разнообразными исходными данными, включая песни, речь на нескольких языках, зашумленное аудио.
🖥 Code: https://github.com/ali-vilab/dreamtalk
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.09767
⚡️ Page: https://dreamtalk-project.github.io
🌟 Colab: https://github.com/camenduru/dreamtalk-colab
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🎙OpenVoice: Versatile Instant Voice Cloning
OpenVoice: Универсальное мгновенное клонирование голоса ✨
1. Точное клонирование тональности голоса. OpenVoice может точно клонировать тон голоса и генерировать речь на нескольких языках и акцентах.
2. Гибкое управление стилем голоса. OpenVoice позволяет контролировать стили голоса, такие как эмоции и акцент, а также другие параметры стиля, включая ритм, паузы и интонацию.
3. Кросс-языковое клонирование голоса.
🖥 Code: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.01479
⚡️ Page: https://research.myshell.ai/open-voice
🌟 Colab: https://github.com/camenduru/OpenVoice-colab
@ai_machinelearning_big_data
294 887
✔️ AIJack: Security and Privacy Risk Simulator for Machine Learning
Security and Privacy Risk Simulator for Machine Learning.
AIJack - библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для оценки рисков безопасности и конфиденциальности, связанных с обучением и развертыванием моделей машинного обучения.
На фоне растущего интереса к большим данным и искусственному интеллекту ускоряется прогресс в исследованиях и применения в бизнесе инструментов машинного обучения. Однако недавние исследования выявили потенциальные угрозы, такие как кража обучающих данных и манипулирование моделями со стороны злоумышленников.
Поэтому полное понимание уязвимостей моделей машинного обучения в области безопасности и конфиденциальности имеет решающее значение для безопасной интеграции машинного обучения в реальные проекты.
AIJack призван решить эту задачу, предоставляя библиотеку с различными методами атак и защиты через единый API.
pip install git+https://github.com/Koukyosyumei/AIJack
🖥 Code: https://github.com/microsoft/promptbench
🌟 Docs: https://promptbench.readthedocs.io/en/latest/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.07910v1
⚡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
@ai_machinelearning_big_data294 887
🌹4DGen: Grounded 4D Content Generation with Spatial-temporal Consistency
Генерация 4D-контента с пространственно-временной согласованностью!
Пайплайн обеспечивает условное создание 4D, позволяя пользователям задавать геометрию генераци и движение (монокулярные видео), тем самым обеспечивая контроль над созданием контента. #GaussianSplatting #3DGS
🖥 Code: https://github.com/VITA-Group/4DGen
🔮 Project: https://vita-group.github.io/4DGen/
📚 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2305.06456
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🧍♂ Perpetual Humanoid Control for Real-time Simulated Avatars
Новая модель, которая позволяет добиться генерации текста в движение в режиме реального времени, используя симуляцию движения человека.
Контроллер, обеспечивает высокую точность имитации движений и восстановления положения при наличии помех и неожиданных падений.
🖥 Code: github.com/ZhengyiLuo/PerpetualHumanoidControl
🎓 Video: https://www.youtube.com/watch?v=zS6Y00EW37A
🔮 Project: https://zhengyiluo.github.io/PHC/
📚 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2305.06456
@ai_machinelearning_big_data
294 887
⚡️ MotionCtrl: A Unified and Flexible Motion Controller for Video Generation
Новая модель-контроллер движения для генерации видео, который способен самостоятельно управлять сложным движением камеры и движением объектов в генерируемых видео.
🖥 Code: https://github.com/TencentARC/MotionCtrl
🎓 Colab: https://github.com/camenduru/MotionCtrl-colab
🔮 Project Page: https://openxlab.org.cn/apps/detail/camenduru/MotionCtrl
📚 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2312.03641
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🐱DiffMorpher: Unleashing the Capability of Diffusion Models for Image Morphing
DiffMorpher - новый подход, обеспечивающий плавное преобрахование изображений с помощью диффузионных моделей.
🖥 Code: https://github.com/Kevin-thu/DiffMorpher
🧪OpenXLab: https://openxlab.org.cn/apps/detail/KaiwenZhang/DiffMorpher
🎓 Colab: https://github.com/camenduru/DiffMorpher-colab
🔮 Project Page: https://kevin-thu.github.io/DiffMorpher_page
📚 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2312.07409
@ai_machinelearning_big_data
294 887
🪩 Обучение генеративных моделей от А до Я
Сейчас генеративные модели широко используются в областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Для них важна правильная предобработка данных, а для генерации эстетичных изображений используются две стадии: улучшение предварительно обученной модели, которая уже имеет некоторые знания, и обучение с подкреплением.
Однако в последнее время набирают популярность диффузионные модели: во многом благодаря своей простоте и возможности обучения на простых данных. Например, если модель обучается на изображениях кошек, она сможет генерировать похожие реалистичные изображения кошек.
Смотрите запись выступления Сергея Овчаренко из Яндекса, чтобы лучше разобраться в нюансах обучения генеративных картиночных диффузионных моделей. Там же в плейлисте доступны записи и других докладов с конференции Яндекса для разработчиков YaTalks.
Реклама ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2SDnjdAJ3Jg
