متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Data Science | Machinelearning [ru]
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science | Machinelearning [ru]
تُعد قناة Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 007 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 722 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 717 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 007 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -78، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.57%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.82% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 715 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 765 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
20 007
المشتركون
-1024 ساعات
-467 أيام
-7830 أيام
أرشيف المشاركات
Приглашаем на бесплатную ML-тренировку Data Dojo!
Разберём решения победителей больших соревнований и сами подумаем над парочкой задач, а ещё проведём экскурсию по петербургскому офису. Пока мы только формируем программу, но уже известен первый доклад:
🔸 Артём Топоров, ex Lead ML в ROGII Inc. Расскажет о своём втором месте на соревновании Kaggle по распознаванию жестового языка.
Data Dojo пройдёт 30 марта в Санкт-Петербурге в онлайн- и офлайн-форматах. Если хотите прийти на офлайн — подавайте заявку, мы проведём отбор участников и отправим приглашение за три дня до тренировки.
Регистрируйтесь и приходите — будем вместе искать ML-просветления 🪬
🪄 InternLM-XComposer
MORL-Baselines — это библиотека алгоритмов многоцелевого обучения с подкреплением (MORL).
Цель этого репозитория — содержать надежные реализации алгоритмов MORL в PyTorch.
🖥Code: https://github.com/lucasalegre/morl-baselines
🦾 Project: lucasalegre.github.io/morl-baselines
🖥Colab: https://colab.research.google.com/drive/1ByjuUp8-CJeh1giPOACqPGiglPxDnlSq?usp=sharing
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12495v1
🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mo-gymnasium
@Devsp — Подписаться
Где лучше всего учиться Data Science и ML в Росиии? Конечно же в Школе Анализа Данных от Яндекса.
Но вот проблема: чтобы попасть туда, нужна сильная математическая база и скилл щелкать олимпиадное программирование.
Со всеми теми, кто не хочет упустить возможность усилить свои знания, делимся школой Shad Helper, которая готовит к поступлению в ШАД.
Очень скоро, 25 марта, у них стартует курс под руководством сильной команды (преподаватели кандидаты и доктора из МГУ, МФТИ, ВШЭ). Стоимость – 5999 в неделю, остановить обучение можно в любой момент. В комплекте также система скидок за хорошую успеваемость, чат-бот для студентов и регулярные домашние задания с менторской проверкой.
Остались вопросы? Подключайся к ребятам на вебинар 21 марта в 19:00, чтобы узнать больше про курс и подготовку к ШАД.
Реклама. ООО "ШВМ", ОГРН 1237700481622, shadhelper.com
🪞 Visual Anagrams: Generating Multi-View Optical Illusions with Diffusion Models
Простой метод с нулевым выстрелом для создания многоракурсных оптических иллюзий.
Это изображения, которые выглядят как одно целое, но при трансформации меняют внешний вид или идентичность.
🖥Code: https://github.com/dangeng/visual_anagrams
🌟Colab: https://colab.research.google.com/drive/1hCvJR5GsQrhH1ceDjdbzLG8y6m2UdJ6l?usp=sharing
🔥Project: https://dangeng.github.io/visual_anagrams/
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.17919
@Devsp — Подписаться
🤖 Выступите с докладом про AI и ML в кибербезопасности на PHDays Fest 2 в «Лужниках»!
AI — угроза или революция? Как бы то ни было, с угрозами и возможностями использования AI и ML, в том числе в сфере кибербезопасности, мы сталкиваемся уже сегодня.
Вы эксперт в этой теме и у вас есть свежий взгляд на актуальные проблемы искусственного интеллекта в кибербезе и на пути их решения? Тогда вы можете собрать на доклад целый стадион! Успейте до 1 апреля подать заявку на выступление на киберфестивале Positive Hack Days 2, который пройдет с 23 по 26 мая в Москве.
Успейте подать заявку до 1 апреля на сайте киберфестиваля
🔉 MeloTTS is a high-quality multi-lingual text-to-speech library
MeloTTS — это высококачественная многоязычная библиотека преобразования текста в речь от MyShell.ai.
▪️Github
▪️Project
▪️Docs
@Devsp — Подписаться
⁉️ Интересуетесь геометрическими методами в компьютерном зрении?
🔥 Приходите на открытый вебинар - «Геометрические методы в компьютерном зрении на примере библиотеки Kornia»
Начало: 28 марта, 20:00 МСК | Участие бесплатное
💻 Вы узнаете:
— какие геометрические методы применяются в компьютерном зрении
— как регрессировать матрицу гомографии при помощи моделей глубокого обучения
— как «сшить» снимки в панораму при помощи библиотеки kornia
👉 Урок проведёт Антон Витвицкий (к.ф. - м.н.), эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, руководитель команды компьютерного зрения в Boost.Inc.
После вебинара можно записаться на курс «Компьютерное зрение». Курс доступен для приобретения в рассрочку.
🟢 Записаться на событие - https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
📦 Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию
Квантизация – это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Более компактное представление данных помогает экономить ресурсы и в целом улучшает пользовательский опыт. ML-разработчик Яндекса рассказал, как работает квантизация, рассмотрел методы и подсказал, в какой момент лучше квантизовать модель.
📚 Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/800945/
@Devsp — Подписаться
Графический процессор NVIDIA H100 от immers.cloud.
Специальное предложение от 395 руб /час.
H100 превосходит предыдущее поколение NVIDIA A100 Tensor Core GPU в 2 раза, ускоряя работу с AI/ML моделями. 528 тензорных ядер 4-го поколения и 16 896 ядер CUDA позволяют сократить использование памяти и повышают производительность, сохраняя высокую точность для больших языковых моделей.
Видеопамять NVIDIA HBM2e 80 ГБ обладает высокой пропускной способностью 3,35 ТБ/с и низким энергопотреблением. Лучшее решение для крупномасштабных задач LLM, анализа данных и научных вычислений, требующих большого объема памяти.
Поддержка CUDА обеспечивает совместимость с софтом и библиотеками для AI/ML.
Поддержка OpenACC упрощает разработку параллельных приложений и максимизирует использование GPU.
Подписчикам паблика дарим выгодный бонус: +20% к пополнению счета.
👉 Забрать бонус 👈
Реклама. ООО "ДТЛ". ИНН 9717073792
🔥 Diffusion360: Seamless 360 Degree Panoramic Image Generation based on Diffusion Models.
Цель базы данных панорам SUN360 — предоставить академическим исследователям в области компьютерного зрения, компьютерной графики и компьютерной фотографии, познания и нейронауки, человеческого восприятия, машинного обучения и интеллектуального анализа данных полную коллекцию аннотированных панорам, охватывающих полный обзор 360x180 градусов.
🖥Code: https://github.com/archerfmy/sd-t2i-360panoimage
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.13141v1
🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sun360
@Devsp — Подписаться
🚀 Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
Целью этого репозитория является предоставление тщательно подобранного списка исследовательских работ, в которых исследуются подсказки на графиках.
🖥Code: https://github.com/wxxshirley/awesome-graph-prompt
🦾 Project: https://graphprompt.github.io/
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16534v1
@Devsp — Подписаться
Регистрируйтесь на конкурсы на площадке GitVerse и получайте возможность выиграть 500 тыс. руб!
Объявляем о начале регистрации на конкурсы от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024».
Вас ждут два трека, увлекательные задания и призовой фонд в размере 500 тыс. рублей *!
До 31 марта регистрируйтесь в конкурсе и проходите отборочное тестирование на платформе для разработчиков GitVerse от СберТеха. Можно выбрать из двух направлений:
👉 «Прикладное программирование if...else»
Это конкурс для разработчиков в возрасте от 18 до 35 лет, которые создают прикладное ПО.
Требования к участникам — знание C/C++/Java/Python, понимание алгоритмов и умение применять их на практике.
Вас ждут прикладные задачи, связанные с разработкой серверной части. А в случае успешного прохождения второго этапа — очный финал!
Подробные условия конкурсов и регистрация.
👉 «Разработка игр – GameDev»
Это соревнование для разработчиков игр в возрасте от 18 до 35 лет. Участвовать можно самостоятельно или вместе с командой до 4 человек.
Требования — отличное понимание игровых механик, знание всех аспектов движков и умение выбирать правильное решение для прототипирования игры.
Каждый конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап — отправка проектов или решение прикладных задач, — и очный финал.
Подробные условия конкурсов и регистрация.
Следите за новостями и удачи в конкурсах!
*За вычетом НДФЛ
🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
StyleTTS 2 — модель преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с помощью больших моделей речевого языка (SLM) для достижения синтеза TTS на человеческом уровне.
StyleTTS 2 отличается от своего предшественника тем, что моделирует стили как скрытую случайную величину с помощью моделей диффузии, чтобы генерировать наиболее подходящий стиль для текста, не требуя эталонной речи, достигая эффективной скрытой диффузии, одновременно используя разнообразный синтез речи, предлагаемый моделями диффузии.
🖥Github: https://github.com/yl4579/StyleTTS2
🔥Colab: https://colab.research.google.com/github/yl4579/StyleTTS2/blob/main/
⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/styletts2/styletts2
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2306.07691
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🥩Page: styletts2.github.io
@Devsp — Подписаться
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
RCG — это платформа для самостоятельной генерации изображений, которая обеспечивает производительность безусловной генерации изображений SOTA в ImageNet 256x256, устраняя давний разрыв в производительности между безусловной и классовой генерацией изображений.
🖥Github: https://github.com/LTH14/rcg
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701
🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Devsp — Подписаться
🔥 Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation
Seamless — это семейство моделей искусственного интеллекта, которые обеспечивают более естественное и аутентичное общение на разных языках.
SeamlessM4T — это масштабная многоязычная мультимодальная модель машинного перевода, поддерживающая около 100 языков.
SeamlessM4T служит основой для SeamlessExpressive, модели, которая сохраняет элементы просодии и голосового стиля на разных языках, и SeamlessStreaming, модели, поддерживающей синхронный перевод и потоковую передачу ASR примерно для 100 языков.
🔥Hugging face demo: https://huggingface.co/collections/facebook/seamless-communication-6568d486ef451c6ba62c7724
⚡️BLog: https://ai.meta.com/blog/seamless-communication/
📚Paper: https://scontent.fbkk5-5.fna.fbcdn.net
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🖥Github: https://github.com/facebookresearch/seamless_communication
@Devsp — Подписаться
🔥 Clarity-Upscaler: Open-Source
ClarityAI — это программа масштабирования высокого разрешения, которая также может улучшить ваши изображения и добавить детали. Вы можете решить, насколько хотите, чтобы ИИ добавлял детали к вашим изображениям.
▪ code: https://github.com/philz1337x/clarity-upscaler
▪ page: https://clarityai.cc
@Devsp — Подписаться
📚 LlaVa Demo with LlamaIndex
LlaVa+Replication позволяет нам локально запускать анализ изображений и объединять мультимодальные знания с нашей системой, основанной на знаниях RAG.
🖥Github: https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🔍Colab: https://colab.research.google.com/github/run-llama/llama_index/blob/main/docs/examples/multi_modal/llava_demo.ipynb
🪩Paper: https://arxiv.org/abs/2304.08485
💻Website: https://llava-vl.github.io/
🔥YouTube: https://youtube.com/watch?v=k7i2BpeLUss
@Devsp — Подписаться
HOSTKEY – международный хостинг-провайдер предлагает в аренду выделенные и виртуальные GPU-серверы с почасовой или месячной оплатой.
🔥Доступны конфигурации с игровыми картами RTX4090 и профессиональными RTX A500 24Gb и Tesla H100 / A100 80Gb. Дата-центры в России, Нидерландах и Исландии. Скидки до 30%. Стоимость от 10 руб./ч или 7 500 руб. в месяц.
HOSTKEY предлагает гранты для перспективных проектов в области Data Science и для победителей конкурсов по исследованию данных на платформе Kaggle и других площадках.
Спрос на серверы высокий, количество серверов ограничено.
🔥Закажите сервер сегодня или оставьте заявку на предзаказ.
erid: LjN8KC8tw
⚡️ Генеративные нейросети Яндекса попали в международный рейтинг ИИ-разработок
Сообщество дата-саентистов, ML-экспертов и энтузиастов в сфере ИИ AIPort опубликовали первый международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024. В него вошли текстовая YandexGPT и мультимодальная YandexART. Также компания стала одной из 11 мировых игроков, которые создали более одного типа GenAI-моделей.
@Devsp — Подписаться
