متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Анализ данных (Data analysis)
الذهاب إلى القناة على Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Анализ данных (Data analysis)
تُعد قناة Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 50 212 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 666 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 12 538 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 50 212 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 10، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.77%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.56% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 404 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 295 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 30.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
50 212
المشتركون
+724 ساعات
+227 أيام
+1030 أيام
أرشيف المشاركات
🔥 Agentic Memory — это проект, направленный на интеграцию когнитивных архитектур и психологических концепций памяти в системы на основе больших языковых моделей!
🌟 Он исследует способы моделирования различных типов памяти, таких как рабочая, эпизодическая, семантическая и процедурная, для создания более интеллектуальных и адаптивных агентов.
🖥 Github
@data_analysis_ml
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🖥 Quantum Geometric Learning (Pre-release)
Бывший физик и математик ЦЕРНа выпустил квантовую тензорную библиотеку с производительностью, превосходящей популярную библиотеку TensorFlow (от Google),
Высокопроизводительный фреймворк для квантовых вычислений, находящийся в активной разработке и использующий дифференциальную геометрию и алгебраическую топологию для достижения высокой производительности на реальном квантовом оборудовании.
Это предрелизная версия - в то время как основные алгоритмы и архитектура завершены, библиотека в настоящее время проходит финальную компиляцию и тестирование.
Планируется поддержка систем IBM Quantum (127-433 кубита), Rigetti (80+ кубитов) и D-Wave (5000+ кубитов).
▪ Github
@data_analysis_ml
Repost from Machinelearning
+2
🐋 DeepClaude
Высокопроизводительный LLM-интерфейс, который позволяет использовать возможности рассуждений DeepSeek R1 и творческие способности Claude с помощью единого и простого API и удобного иинтерфейса.
Особенности
🚀 Нулевая задержка - Очень быстрые ответы на базе высокопроизводительного API, написанного на Rust.
⚙️ Гибкая настройка соответствии с вашими потребностями
🌟 Открытый исходный код
🤖 Двойная мощь ИИ - объедините рассуждения DeepSeek R1 с и возможностями Claude
⭐️ DeepClaude объединяет обе модели, чтобы обеспечить:
- Новая SOTA 64,0% на бенчмарке aider polyglot
- 14-кратное снижение затрат по сравнению с предыдущей SOTA
- Повышенную точность генерации кода для различных языков программирования
git clone https://github.com/getasterisk/deepclaude.git
cd deepclaude
▪ Github
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #Claude #llm #ml #ai #DeepClaude #opensource
⚡️Оценки стоимости обучения популярных моделей, таких как GPT-4o, Sonnet и DeepSeek (на H100)!
Калькулятор для оценки:
https://tnyqnervqldjme1y.vercel.app/
@data_analysis_ml
🔥 Repomix — это инструмент, который упаковывает весь репозиторий в единый файл, удобный для работы с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT, Claude и Gemini!
🌟 Он оптимизирует структуру кода для ИИ, поддерживает подсчет токенов, учитывает .gitignore и обеспечивает защиту от утечки данных с помощью Secretlint. Repomix прост в использовании и настраивается через конфигурационные файлы.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
Бизнесу данные нужны как воздух📊
На их основе компании принимают важные стратегические решения. Поэтому специалисты, которые собирают, обрабатывают и анализируют данные, всегда востребованы.
Таких профессионалов готовят на курсе «Аналитик данных» от МФТИ и Нетологии. За 10 месяцев вы получите фундаментальные знания, актуальные навыки и кейсы в портфолио.
Вы научитесь:
- использовать Python для анализа данных;
- применять методы ИИ в своих задачах;
- работать с базами данных;
- визуализировать данные.
После обучения получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Центр развития карьеры поможет с трудоустройством, резюме и портфолио.
Освойте профессию на стыке IT и бизнеса со скидкой 30 000 рублей по промокоду DPOVUZ30 до 28 февраля → https://netolo.gy/dRCR
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid 2VSb5yYSEnc
⭐️ Mistral AI только что выпустили Small 3!
Вот все, что вам нужно знать:
- Доступны как предварительно обученные, так и настроенные контрольные точки
- без RL и без синтетических данных
- Mistral Small 3 оптимизирован по задержке
- 24B параметров
- 81% точности на MMLU и задержка 150 токенов/с
- Позиционируется как замена GPT-40-mini
- Конкурирует с Llama 3.3 70B и Qwen 32B
- в 3 раза быстрее, чем инструкция Llama 3.3 70B
- Лицензия Apache 2.0
- Доступно в la Plateforme, HF и других провайдерах
Варианты использования включают в себя быстродействующих речевых помощников, вызов функций с малой задержкой, тонкую настройку экспертных моделей и локальный вывод.
Великолепная маленькая модель, которая дополняет другие более крупные модели, такие как DeepSeek-R1.
https://mistral.ai/news/mistral-small-3/
#mistral #llm #ml #ai
🔥 MemoRAG — инновационный фреймворк RAG, который использует память для более эффективного извлечения данных и генерации ответов!
🌟 MemoRAG расширяет стандартный RAG, добавляя глобальную модель памяти, что позволяет обрабатывать запросы с учётом всего контекста базы данных. Это обеспечивает более точные и содержательные ответы, особенно для сложных или многоуровневых задач.
💡 Ключевые возможности MemoRAG включают поддержку сверхдлинных контекстов (до миллиона токенов), оптимизацию производительности, создание контекстуальных подсказок, ускорение обработки данных за счёт кеширования и повторное использование закодированного контекста. Инструмент может быть интегрирован с различными моделями LLM, такими как Meta-Llama и Mistral, и предоставляет демо для тестирования на базе Streamlit.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@data_analysis_ml
Это Большая Дата для нашего сообщества: приглашаем на большой митап по аналитике
📅 22 февраля в Москве и онлайне пройдёт митап для аналитиков от бизнес-группы Поиска и Рекламных технологий Яндекса. Послушаем доклады и попробуем свои силы в деловой игре по реальным кейсам из нашей практики.
В программе:
🔸 Павел Смирнов, руководитель команды дата-инженеров в Поиске и Рекламе. Расскажет, когда пора начинать строить единое логирование клиентской активности
🔸 Алексей Константинов, руководитель группы онлайн-метрик Поиска. Покажет, как сделать универсальную онлайн-метрику успешности сервиса на примере «Профицита»
🔸 Сайдаш Мифтахов, тимлид маркетинговой аналитики в международном Поиске. Объяснит, как Яндекс упрощает доступ в Поиск и растит долю рынка в Казахстане
✏️ Полный список тем докладов и форму регистрации ищите здесь.
🐋 DeepSeek только что потерпел поражение в ходе аудита NewsGuard и занял предпоследнее место по точности ответов чат-ботов, провалив 83% тестов.
В сравнении с западными конкурентами такими, как ChatGPT от OpenAI и Google Gemini, DeepSeek разделил 10-е место с другим чат-ботом.
т.е. когда предъявлялись явно ложные утверждения, они опровергались лишь в 17% случаев.
→ NewsGuard применил свой стандартный аудит дезинформации к DeepSeek, оценив, как он справлялся с ложными заявлениями в политике, здравоохранении, бизнесе и международных отношениях. В то время как ведущие чат-боты имели средний показатель ошибок 62%, DeepSeek показал себя значительно хуже, ошибившись в 83% случаев.
→ Чат-бот особенно плохо справлялся с запросами, связанными с новостями, повторяя ложные утверждения в 30% случаев и не давая прямых ответов в 53% случаев.
https://www.reuters.com/world/china/deepseeks-chatbot-achieves-17-accuracy-trails-western-rivals-newsguard-audit-2025-01-29/
#DeepSeek #ai #ml
🖥 Audiblez — это инструмент для конвертации электронных книг в аудиокниги!
🌟 Он использует модель текст-в-речь Kokoro для создания файлов в формате .m4b из файлов .epub. Программа поддерживает различные языки, голоса и позволяет настроить скорость чтения. Также доступна работа на GPU для ускорения обработки.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
🤗 На HF только что появились два новых ризонинг датасета.
1. OpenThoughts: 114 тыс примеров, полученных из R1 по математике, кодингу и науке https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k.
2. R1-Distill-SFT: 1.7M (!), отобранных из R1-32B на NuminaMath и Tulu data
https://huggingface.co/datasets/ServiceNow-AI/R1-Distill-SFT
Хорошего обучения!
@data_analysis_ml
🔥 LocalAI — это инструмент с открытым исходным кодом для запуска моделей искусственного интеллекта локально, без необходимости подключения к облаку!
🌟 Он совместим с API OpenAI и поддерживает работу с моделями машинного обучения, такими как LLaMA, GPT-4 и другими. LocalAI предоставляет удобные инструменты для интеграции в существующие приложения, поддерживает GPU-ускорение и может работать в контейнерах Docker.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
Open Suno уже здесь! Вы можете генерировать целые песни с моделью параметров 7B! 🔥
Вы можете выбрать фоновую музыку, жанр, тексты песен — качество на выходе просто безумное!
Доступны все контрольные точки модели
https://huggingface.co/m-a-p
Repost from Machinelearning
+2
⚡️ Мл сообщество активно обсуждает успехи Китая и DeepSeek-R1, в частности, в гонке за доминирование на рынке ИИ.
Релиз R1 и новости об инвестировании в развитие отрасли, вызвали падение акций американских ИТ-гигантов на бирже NASDAQ.
Но помимо R1 в этом месяце разработчики из Китая выпустили еще очень много интересных моделей 🔥 Китай набирает очень серьезные обороты,
Давайте посмотрим на список самых ярких релизов из Поднебесной за январь:
LLM:
✨ InternLM3-8B-Instruct
✨ MiniMax-Text-01
✨ RWKV-7 RNN + трансформер 👀
✨ Собственно сам DeepSeek-R1
✨ Baichuan-M1-14B медицинский LLM 🩺
✨ Qwen2.5-Math-PRM от Alibaba
✨ Qwen2.5 -1M
Модели кодинга:
✨ Tare от BytedanceTalk
TTS модели синтеза и генерации речи:
✨ T2A-01-HD от MiniMax AI
✨ LLaSA
МЛЛМ:
✨ Kimi k1.5 от Moonshot AI
✨ MiniCPM-o-2_6 от OpenBMB
✨ Sa2VA-4B от ByteDanceOSS
✨ VideoLLaMA 3 от Alibaba DAMO
✨ LLaVA-Mini от Китайской академии наук
✨Hunyuan-7B от TXhunyuan
✨ Hunyuan 3D 2.0
ИИ-агенты:
✨ UI-TARS от ByteDanceOSS
✨ GLM-PC
Датасеты:
✨ Fineweb-Edu-Chinese-V2.1
✨ Multimodal_textbook от Alibaba
✨ MME-Finance от Hithink AI
✨ GameFactory от KwaiVGI
📌 Полный список Релизов
#ai #ml #digest #china #deepseek #Alibaba
+2
⚡️ Мл сообщество активно обсуждает успехи Китая и DeepSeek-R1, в частности, в гонке за доминирование на рынке ИИ.
Релиз R1 и новости об инвестировании в развитие отрасли, вызвали падение акций американских ИТ-гигантов на бирже NASDAQ.
Но помимо R1 в этом месяце разработчики из Китая выпустили еще очень много интересных моделей 🔥 Китай набирает очень серьезные обороты,
Давайте посмотрим на список самых ярких релизов из Поднебесной за январь:
LLM:
✨ InternLM3-8B-Instruct
✨ MiniMax-Text-01
✨ RWKV-7 RNN + трансформер 👀
✨ Собственно сам DeepSeek-R1
✨ Baichuan-M1-14B медицинский LLM 🩺
✨ Qwen2.5-Math-PRM от Alibaba
✨ Qwen2.5 -1M
Модели кодинга:
✨ Tare от BytedanceTalk
TTS модели синтеза и генерации речи:
✨ T2A-01-HD от MiniMax AI
✨ LLaSA
МЛЛМ:
✨ Kimi k1.5 от Moonshot AI
✨ MiniCPM-o-2_6 от OpenBMB
✨ Sa2VA-4B от ByteDanceOSS
✨ VideoLLaMA 3 от Alibaba DAMO
✨ LLaVA-Mini от Китайской академии наук
✨Hunyuan-7B от TXhunyuan
✨ Hunyuan 3D 2.0
ИИ-агенты:
✨ UI-TARS от ByteDanceOSS
✨ GLM-PC
Датасеты:
✨ Fineweb-Edu-Chinese-V2.1
✨ Multimodal_textbook от Alibaba
✨ MME-Finance от Hithink AI
✨ GameFactory от KwaiVGI
📌 Полный список Релизов
#ai #ml #digest #china #deepseek #Alibaba
🌟 Интересный сайт, который наглядно сравнивает производительность процессоров разных поколений!
🔗 Ссылка: *клик*
@data_analysis_ml
Базы данных для задач любой сложности
Безопасность, масштабируемость и отказоустойчивость баз данных — ключевые требования для любых современных веб-сервисов и приложений. А наличие этих требований по умолчанию, без дополнительной головной боли — мечта для любого бизнеса. Или не мечта, а реальность? Selectel предлагает одни из лучших облачных баз данных на рынке и берет эти на заботы на себя:
● предоставляет высокую производительность за счет оптимальной настройки ПО, подбора мощного железа и локальных NVMe-дисков;
● обеспечивает резервное копирование. Бесплатные бэкапы создаются автоматически, а восстановление данных происходит вплоть до секунды;
● гарантирует отказоустойчивость. Создать отказоустойчивый кластер можно всего от двух нод, что позволяет сэкономить до 33% стоимости ресурсов;
● дает возможности для быстрого масштабирования. При росте нагрузки можно поменять конфигурацию облачного сервера и количество реплик без простоя.
● заботится о безопасности: сервис соответствует российским и международным стандартам — закону 152-ФЗ (УЗ-1), приказу ФСТЭК № 21, PCI DSS, ISO 27001, 27017, 27018 и ГОСТ Р 57580.
Развернуть готовые к работе кластеры облачных баз данных в несколько кликов: https://slc.tl/v7gmo
Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwgdXD6
