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 20 010 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 722 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 33 728 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 010 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -73، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.09%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.89% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 619 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 779 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 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.
20 010
المشتركون
-924 ساعات
-557 أيام
-7330 أيام
أرشيف المشاركات
🌟Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами
Dot — это автономное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для беспрепятственного взаимодействия с документами и файлами с использованием локальных LLM и поисковой дополненной генерации (RAG).
Он вдохновлен такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia, обеспечивающими удобный интерфейс для тех, у кого нет опыта программирования.
Используя Phi-3 LLM по умолчанию, Dot обеспечивает доступность и простоту сразу после установки.
🖥GitHub
🟡Страничка Dot
@Devsp — Подписаться
😉Использование генеративного ИИ для автоматизации дата инжиниринга
В этой статье автор расскажет о генеративном искусственном интеллекте (Gen AI) и его использовании в инженерии данных, а также о LLM и ее характеристиках, способах использования в различных приложениях и важности качества данных и дизайна платформы данных для эффективного использования LLM-моделей.
Читать...
Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️
Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов.
Какие задачи будут в вашем планере:
👉 Ведение стримов разработки витрин.
👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки.
👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация.
Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD.
Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉
+1
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25%
Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь.
Ведь дополнительные деньги всегда будут под рукой вместе с CASHBACK картой от МТS
Теперь ты можешь совершать срочные покупки, когда это нужно, а расплачиваться за них в течение 111 дней! Без процентов и дополнительных платежей.
А еще на каждую покупку по карте есть щедрый кешбэк:
◾ Каждую неделю на разные категории: 10%
◾ В супермаркетах: 5%
◾ На доставку еды, в кафе и ресторанах: 5%
◾ Магазины одежды: 5%
◾ Покупки у партнеров сервиса МТС Cashback: до 25% Платите любыми картами за косметику, технику, одежду и многое другое
Обслуживание по карте бесплатно.
Не откладывай покупки на потом, оформляй CASHBACK карту от МТS и покупай любимые товары уже сейчас.
🔥Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость
Весь рабочий процесс глубокого обучения упрощается с помощью Burn, поскольку вы можете отслеживать прогресс своего обучения с помощью эргономичной панели управления и выполнять логические выводы повсюду, от встроенных устройств до больших кластеров графических процессоров.
Burn был создан с нуля с учетом обучения и умозаключений. Также стоит отметить, насколько Burn по сравнению с такими фреймворками, как PyTorch, упрощает переход от обучения к развертыванию, устраняя необходимость изменения кода.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений
Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений.
Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️ Хабр подвел итоги конкурса «Технотекст», в тройку лидеров в номинации ML попали:
• Статья Виктора Юрченко из Яндекса с рассказом о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение
• Научно-популярная статья Игоря Котенкова из Open Data Science с разбором работы ChatGPT
• Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer.
@Devsp — Подписаться
🌟ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность
ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM Assistant.
Она поддерживает английский и китайский языки.
Версия HuggingFace с открытым исходным кодом представляет собой предварительно обученную модель в течение 40 000 часов без SFT.
🖥GitHub
🤗 Погонять в Hugging Face
🟡Страничка ChatTTS
@Devsp — Подписаться
⚡️Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр
Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face.
Можно выбирать разные стили и экспериментировать.
🤗 Scribble SDXL
@Devsp — Подписаться
🔥MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне
MiniCPM-V — это серия конечных мультимодальных LLM (MLLM), предназначенных для понимания визуального языка.
Модели принимают изображение и текст в качестве входных данных и обеспечивают высококачественный текстовый вывод.
Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков, активно используется квантование для общей оптимизации.
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
💻 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале
Elia- это приложение для взаимодействия с LLM, которое полностью работает на вашем терминале и предназначено для работы с клавиатурой, эффективно и интересно в использовании.
Он хранит ваши разговоры в локальной базе данных SQLite и позволяет вам взаимодействовать с различными моделями.
🖥 GitHub
@Devsp — Подписаться
🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:
• Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation
• Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде
• Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM
🚀 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM
Open WebUI — это расширяемый, многофункциональный и удобный автономный веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме.
Он поддерживает различные программы LLM, включая Ollama и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟 Релиз YandexGPT 3 Lite
Стала доступна облегченная версия генеративной модели Яндекса третьего поколения. YandexGPT 3 Lite лучше и быстрее решает задачи в режиме реального времени, поэтому будет полезна в разных сценариях бизнеса. Особенно там, где важна оперативность ответов. Например, для колл-центра или при ответе в чат-боте на сайте.
На Хабре вышла статья, где команда YandexGPT подробно рассказала о ключевых этапах обучения. Например, об этапе выравнивания (Alignment), включающем в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Без него команда не смогла бы добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро).
✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/
@Devsp — Подписаться
✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх
Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей.
В этом году будет 5 номинаций:
▪️ Первая публикация,
▪️ Исследователи,
▪️ Молодые научные руководители,
▪️ Научные руководители,
▪️ Преподаватели ML.
Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей.
↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
