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 20 012 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 20 012 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.
20 012
المشتركون
-1024 ساعات
-467 أيام
-7830 أيام
أرشيف المشاركات
Залетай на «Технолето» и прокачайся в ML-сфере
Приглашаем студентов и начинающих специалистов в области машинного обучения на стажировку «Технолето» от Яндекса. Участников ждет масштабная программа карьерных и развлекательных мероприятий. Стажеры смогут не только углубить свои навыки в IT, но и поближе познакомиться с культурой Яндекса: пообщаться с топовыми специалистами компании, пройтись с интерактивной экскурсией по офисам, посетить дата-центр, а также отдохнуть на диджей-сетах и Алгорейв-вечеринках.
Студенты, желающие изучить сферу машинного обучения, освоят востребованные в индустрии навыки ML-сферы и погрузятся во все тонкости направления. На стажировке также можно освоить фронтенд, бэкенд, мобильную разработку, девопс и не только.
Стажировка действует круглый год и длится три, четыре или шесть месяцев в зависимости от графика, который выбрал участник.
Чтобы поучаствовать в программе, достаточно оставить заявку и решить тестовое задание.
Удачи и ждем вас на «Технолето»!
🗣 OpenVoice V2 - a Text-to-Speech model that can clone any voice and speak in any language
OpenVoice V2 - новая версия открытой модели преобразования текста в речь, которая позволяет клонировать любой голос и генерировать речь на различных языках.
• Github: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/tree/main
• Usage: https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/blob/main/docs/USAGE.md
@Devsp — Подписаться
🔇Efficient Large-Scale Audio Tagging
Трансформеры доминируют в области по работе с адуио и заменили CNN в качестве современной нейросетевой архитектуры.
Трансформеры отлично справляются с огромными аудио датасетами и подходят для создания мощных предварительно обученных моделей.
В данной модели используются динамические CNN, которые достигают лучшей производительности на задачах разметки аудио данных и хорошо масштабируются, достигая производительности трансформеров и даже превосходя их.
🖥Github: https://github.com/fschmid56/efficientat
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15648v1
⏩Demo: https://21527a47f03813481c.gradio.live/
@Devsp — Подписаться
Телеграм-канал для ML-специалистов от Яндекса
Yandex for ML — канал для ML-инженеров от Яндекса. Рассказываем, как мы обучаем наши модели и интегрируем их в продукты, как делаем сервисы с архитектурой сразу из нескольких нейросетей, как обучаем модели для специфичных задач и многое другое.
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
🕵️ Detecting Pretraining Data from Large Language Models
Min-K% Prob, простой и эффективный метод, который позволяет определить, была ли LLM предварительно обучена на заданном тексте, а также для обнаружения защищенного авторским правом текста.
Метод основан на простой гипотезе: невидимый пример имеет тенденцию содержать несколько слов-выбросов с низкой вероятностью, тогда как видимый пример с меньшей вероятностью будет содержать слова с такой низкой вероятностью.
Датасет WikiMIA служит бенчмарком, предназначенным для обнаружения данных предварительного обучения.
🖥Github: https://github.com/swj0419/detect-pretrain-code
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.16789.pdf
📘 WikiMIA Benchmark:
⏩Project: https://swj0419.github.io/detect-pretrain.github.io/
@Devsp — Подписаться
🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models
Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.
• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing
@Devsp — Подписаться
GitVerse – теперь и для малого и среднего бизнеса
На онлайн-презентации «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех рассказал про новые фичи платформы. Cреди них – CI/CD-инструменты, ускоряющие разработку, и новые функции GigaCode – персонального AI-ассистента разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект).
Но это еще не все: теперь возможности GitVerse доступны не только индивидуальным разработчикам, но и малому и среднему бизнесу. Это очень удобно: можно организовывать совместную работу команды с GitVerse и управлять доступами к своим репозиториям.
Готовы попробовать? Присоединяйтесь.
17 мая собираем всех на IT-конференцию МТС True Tech Day.
Наша работа строится на коде, который мы создали из синтеза науки и технологий. Это надёжная и универсальная платформа для разработки продуктов и сервисов.
Каждый участник конференции поучаствует в сессиях от лидеров индустрии, испытает технологии в true labs и получит новые впечатления и эмоции.
Что будет:
→ 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science
→ 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое
→ 10 часов нетворкинга
→ цифровые зоны и digital-интеграции
→ а ещё вечеринка со звездой
Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное
🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models
Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.
• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing
@Devsp — Подписаться
Masked Space-Time Hash Encoding for Efficient Dynamic Scene Reconstruction
MSTH - новый метод эффективного восстановления динамических 3D-сцен из многопроекционных или монокулярных видео.
🖥Github: https://github.com/masked-spacetime-hashing/msth
🤗 HH: https://huggingface.co/datasets/masked-spacetime-hashing/Campus
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.17527v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mip-nerf-360
@Devsp — Подписаться
Присоединяйтесь к участникам I’ML — конференции для тех, кто использует в проектах машинное обучение
🗓21–22 мая, онлайн
Технические доклады про NLP, MLOps, CV, General ML, RecSys, Advanced Analytics, продукты на основе ML.
После докладов пройдут дискуссии при участии спикеров — участники смогут обменяться опытом и задать любые вопросы.
Билеты можно купить за счет компании. Для тех, кто покупает билеты сам, у нас есть промокод на скидку 10%:
DEVSP
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446
⚡️ Пройди бесплатный тест и узнай, готов ли ты к обучению по Natural Language Processing
❓ Готов ли ты разобраться, как устроены чат-боты? Освоить RAG, Langchain, Fine Tuning? Пройди короткий тест и получи специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок!
➡️ Давай же, это быстро и очень полезно для твоей карьеры: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔅 FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling
LongerCrafter (FreeNoise) — это не требующая настройки и экономящая время парадигма для создания более длинных видео на основе предварительно обученных моделей распространения видео.
Обширные эксперименты показывают превосходство данного метода по сравнению с предыдущими для расширения генеративных возможностей диффузионных моделей видео.
🖥 Github: https://github.com/arthur-qiu/LongerCrafter
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15169
⏩ Project: http://haonanqiu.com/projects/FreeNoise.html
@Devsp — Подписаться
Новый Data Science Meetup от X5 🧑💻
🗓 25 апреля в 19:00
📍Пространство Articon + онлайн трансляция
В числе спикеров - специалисты по работе с большими данными из X5 Tech и Звука.
👉 Поговорим о проверенных и новых методах взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Также обсудим сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.
В конце вечера afterparty 🎉
Регистрируйтесь по ссылке
До встречи на митапе! 👋
Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ОГРН 1077760250941☑ PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama
PERF - новая систему синтеза изображений на 360 градусов, которая обучает панорамное поле нейронного излучения из одной панорамы.
PERF позволяет перемещать 3D-изображения в сложной сцене без дорогостоящего и утомительного сбора изображений.
Модель подходит для задач преобразование панорамы в 3D, текста в 3D и стилизации 3D-сцен.
🖥 Github: https://github.com/perf-project/PeRF
⚡️Project: https://perf-project.github.io/
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.16831v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replica
@Devsp — Подписаться
🪄IC|TC: Image Clustering Conditioned on Text Criteria
Новая методология кластеризации изображений на основе заданных пользователем критериев в форме текста с использованием современных моделей визуального языка и больших языковых моделей.
В данной работе представлена новая методика кластеризации изображений на основе заданных пользователем текстовых описаний с использованием современных моделей "зрение-язык" и больших языковых моделей.
Метод Image Clustering Conditioned on Text Criteria (IC TC), представляет собой новую парадигму кластеризации изображений и требует минимального вмешательства человека и предоставляет пользователю полный контроль над результатами кластеризации.
🖥 Github: https://github.com/sehyunkwon/ictc
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.18297v2.pdf
⏩Tasks: https://paperswithcode.com/task/clustering
@Devsp — Подписаться
Участвуйте в открытом отборе научных статей по AI/ML: получите возможность опубликовать статью и представить ее на площадке международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey! Лучшая статья получит 1 млн рублей!
Стартовал приём заявок для отбора статей к публикации в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Специальное издание выйдет в рамках ежегодной международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey.
Заявку можно подать на сайте до 20 августа. Статья может быть оформлена на русском или английском языке, а также должна представлять только ранее не опубликованные сведения. Более детальную информацию можно найти в Правилах проведения отбора.
Не упустите возможность презентовать свои исследования перед научным сообществом и побороться за денежное вознаграждение!
Узнать подробнее о Правилах и отправить заявку -▻ AI Journey
🔥 Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner
Модели больших языков (LLM) недавно продемонстрировали замечательные способности к рассуждению на решение математических задач.
Имитируя этот процесс обучения, основанный на ошибках, LEMA точно настраивает LLM на парах данных для исправления ошибок, сгенерированных GPT-4.
LLM и две задачи по математическому рассуждению, LEMA последовательно улучшает производительность по сравнению с точной настройкой только на основе данных CoT.
🖥 Github: https://github.com/microsoft/codet
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.20689v1.pdf
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math
@Devsp — Подписаться
🦙 Файнтюниг Llama 3 с помощью ORPO.
Краткое руководство о том, как настроить новую модель Llama 3 8B с ORPO.
Эта модель использует контекстное окно размером 8 КБ.
Он был обучен с помощью шаблона ChatML.
🤗 Модель: https://huggingface.co/mlabonne/OrpoLlama-3-8B
💻 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1eHNWg9gnaXErdAa8_mcvjMupbSS6rDvi?usp=sharing
📝 Статья: https://huggingface.co/blog/mlabonne/orpo-llama-3
@Devsp — Подписаться
