Machinelearning
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 296 497 مشتركاً، محتلاً المرتبة 328 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 270 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 296 497 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 252، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -213، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.08%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.74% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 972 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 17 005 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 185.
- 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 20 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
is_organic: отличает органические действия в датасете от рекомендованных
– Формат Parquet с поддержкой Pandas, Polars (альтернатива Pandas) и Spark
🔗Доступно на HuggingFaceНапример, динамическая награда IoU адаптирует пороги точности для обнаружения объектов — сначала стимулируя базовое понимание, а затем требуя высокой точности.Тестирование проводилось на бенчмарке MEGA-Bench из440 задач — от анализа графиков до OCR. Экспериментальные модели Orsta (7B и 32B параметров), обученные с V-Triune, показали прирост производительности до +14,1% по сравнению с базовыми версиями. На задачах восприятия (обнаружение объектов в COCO), улучшения достигли +12,17% для mAP@50. Для математических задач (MathVista) результаты выросли на 5%, а в OCR — на 1-2%. При этом система стабильно работала даже при обучении на смешанных данных, что косвенно подтвердило ее универсальность. Minimax открыли (но пока не загрузили его в репозиторий) код V-Triune и модели Orsta: 🟢Orsta-32B-0326 - стабильная версия на более поздней QwenVL-2.5-32B; 🟠Orsta-32B-0321 - версия с замороженным ViT на базе QwenVL-2.5-32B-0321; 🟢Orsta-7B - на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct. ⚠️ В версии 0321 попытки совместного обновления визуального и языкового модулей приводили к взрыву градиентов, поэтому ViT пришлось заморозить. В 0326, благодаря исправлениям в архитектуре, RL-тренинг стал стабильнее. 0326 рекомендуется для задач, где критична точность и надежность форматов ответов. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #RL #Framework #MiniMax
# Clone repo
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
# Install requirements
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install -r requirements.txt
# Run
video_path="your_video.mp4"
image_path="your_image.png"
python inference.py \
--config config/hunyuan-portrait.yaml \
--video_path $video_path \
--image_path $image_path
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #HunyuanPortrait
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Чем хороша:
✅ Быстрее на 1.7× по сравнению с cuRobo
✅ Работает на CPU, GPU и даже TPU
✅ Написана полностью на Python — легко внедряется, не требует C++
✅ Подходит для промышленных роботов, симуляторов, гуманоидов
Подходит для:
— инженеров робототехники
— разработчиков симуляций
— ML-исследователей в motion planning
▪️ Репозиторий: https://github.com/chungmin99/pyroki
▪️ Сайт: http://pyroki-toolkit.github.io
▪️ Статья: https://arxiv.org/abs/2505.03728
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #robots
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
