Machinelearning
前往频道在 Telegram
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
显示更多📈 Telegram 频道 Machinelearning 的分析概览
频道 Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 277 255 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 336,并在 俄罗斯 地区排名第 1 379 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 277 255 名订阅者。
根据 28 十月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -1 702,过去 24 小时变化为 -64,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 8.44%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.36% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 23 412 次浏览,首日通常累积 17 625 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 363。
- 主题关注点: 内容集中在 openai, claude, api, gemini, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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”
凭借高频更新(最新数据采集于 29 十月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
277 255
订阅者
-6424 小时
-5097 天
-1 70230 天
帖子存档
277 201
💥 Готовы проникнуть в сердце инноваций?
Тогда приглашаем на урок «От пикселей к словам: image-2-text модели в компьютерном зрении», где мы развенчаем все тайны машинного зрения!
На уроке мы расскажем о том, как работают image-2-text модели, и каким образом они помогают переводить изображения в текст.
Мы рассмотрим методы обучения моделей на распознавание объектов на изображениях. Обсудим разнообразные области их применения — от генерации описаний для фотографий до анализа данных в компьютерном зрении.
🌟 Результат урока:
Вы узнаете о различных архитектурах image-2-text моделей (например, BLIP, GIT и других), научитесь эффективно соединять изображения и текст, и выясните, как использовать эти модели для решения разнообразных задач в области компьютерного зрения.
Не упустите возможность погрузиться в мир инновационных технологий и узнать о фундаментальных принципах работы image-2-text моделей!
Регистрация
https://otus.pw/WKb2/?erid=LjN8KaM3F
277 201
⚡ StreamMultiDiffusion: Real-Time Interactive Generation with Region-Based Semantic Control
Интерактивная генерация изображений с нуля с детальным управлением областями, с помощью текста.
▪Сode: https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.09055
@ai_machinelearning_big_data
277 201
💻 Yandex Cloud выпустила большое обновление платформы для работы с данными
Облачная платформа запустила сервис для управления метаданными Yandex MetaData Hub, повысила безопасность баз данных, а инструмент BI-аналитики Yandex DataLens получил новые возможности. Всё это позволит компаниям быстро и надёжно создавать дата-проекты в облаке — от корпоративных хранилищ данных до аналитических и рекомендательных систем.
💬 Больше об обновлениях платформы данных читайте в статье.
277 201
☕️ LATTE3D: Large-scale Amortized Text-To-Enhanced3D Synthesis
NVIDIA выпустила еще одну новинку в области преобразования текста в 3D - LATTE3D. Потребность в высококачественных 3d-ресурсах огромна и охватывает медиа и развлечения, робототехнику и симуляцию, и это лишь некоторые из них.
DreamFusion, выпущенный примерно в 2022 году, был медленным и некачественным, но положил начало революции в области создания 3D. Такие модели, как ATT3D (амортизированный синтез текста в 3D-объекты), давали скорость за счет качества.
LATTE3D это высокое качество и генерация менее чем за секунду! Это означает, что вы можете быстро выполнить генерации и создать 3D-мир, используя преобразование текста или изображения в 3D. Это прорыв в использовании как нейронного поля, так и текстурированной поверхности для создания высокодетализированных текстурированных сеток за один проход.
https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/LATTE3D/
@ai_machinelearning_big_data
277 201
Есть ли мемы на Марсе? Как вытянуть репку с помощью кода? Попробуйте разгадать все тайны Гиперкуба на Tinkoff CTF.
20 и 21 апреля пройдет ИТ-соревнование с призами до 420 000 ₽.
Выберите лигу по скиллам и участвуйте даже без опыта в спортивном хакинге. Задания будут интересны сильным разработчикам, QA- и SRE-инженерам, аналитикам и другим ИТ-специалистам.
Играйте как вам удобно: онлайн из дома или офлайн — в одном 16 городов России, Беларуси и Казахстана. В офлайне вас ждет общение с другими игроками, квизы, мерч и другие развлечения.
Узнайте больше о соревновании и зарегистрируйтесь до 19 апреля
erid:2VtzqxAwfTB
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
277 201
📢 𝐕𝐨𝐢𝐜𝐞𝐂𝐫𝐚𝐟𝐭: Zero-Shot Speech Editing and Text-to-Speech in the Wild🪄
SotA как для редактирования речи, и для преобразования текста в речь, превосходящий
VALL-E, XTTS-v2 и т.д.
VoiceCraft работает с фильмами, видеороликами, подкастами и тд.
▪Github
▪Paper
▪Project
@ai_machinelearning_big_data277 201
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 🪬
277 201
🪴 SceneScript, a novel method for reconstructing environments and representing the layout of physical spaces
Scene Script - новый метод реконструкции окружающей среды и объектов в пространстве от RealityLabs
SceneScript способен напрямую определять геометрию помещения с помощью сквозного машинного обучения и описывать его.
По сравнению с предыдущими подходами, описание являются компактны и полными.
Scene Script использует предсказание следующего токена, как LLM, но вместо естественного языка он использует архитектурные токены. Чтобы обучить Scene был создан синтетический набор данных из 100 000 уникальных пространств.
Scene Script представляет собой важную веху на пути к идеальной дополненной реальности, которые соединят физический и цифровой миры.
▪Paper
▪Project
▪Dataset
@ai_machinelearning_big_data
277 201
⚡ Lightning Thunder: It makes PyTorch programs faster on single accelerators and distributed.
Thunder, новый компилятор для Python!
В задачах обучения LLM (например, Llama 2 7B) он может ускорить работу на 40% по сравнению с обычным PyTorch.
Вы можете использовать его с
pytorch.compile для повышения эффективности. И, конечно же, он также поддерживает обучение с несколькими графическими процессорами через DDP и SDP SDP.
▪Github
@ai_machinelearning_big_data277 201
🌐 EdgeЦентр — Гарантия стабильности и безопасности вашего бизнеса в цифровой среде 🚀
🔹 Локации по всей России, превосходная связность: Мы предоставляем широкий охват локаций по всей России, обеспечивая высокую скорость и надежность связи.
🔹 Инфраструктура для любого бизнеса: Наши дата-центры Tier III обеспечивают безопасное хранение и доставку контента, а также гарантированную киберзащиту.
🔹 Облачные и edge‑решения от единого поставщика: Мы предлагаем высокую надёжность и гибкость в облачных и edge‑решениях, позволяя вашему бизнесу эффективно развиваться.
🔹 Российская разработка: Наши серверы находятся в России, и мы гордимся тем, что не только остаёмся здесь, но и предлагаем технологически продвинутые решения, не уступающие зарубежным конкурентам.
🔹 Впечатляющие цифры: У нас более 3 000 физических серверов, 30+ точек присутствия, мы работаем с пиковыми ежедневными нагрузками более 10 Тбит/с, и мы успешно отражаем атаки свыше 3 Тбит/с каждый день.
Присоединяйтесь к EdgeЦентр — вашему надёжному партнёру инновационных облачных решений! 💡💻
#EdgeЦентр #Облака #Киберзащита #Россия
Реклама. ООО "ЭДЖЦЕНТР", ИНН 7704848336. erid: LatgC4CAN
277 201
🖼 One-Step Image Translation with Text-to-Image Models
CycleGAN-Turbo превосходит существующие методы на основе GAN и диффузии для различных задач изменения изображений, например, преобразование дня в ночь, добавление / удаление погодных эффектов, таких как туман, снег и дождь и тд.
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.12036
▪Code: https://github.com/GaParmar/img2img-turbo
▪Demo: http://huggingface.co/spaces/gparmar/img2img-turbo-sketch
@ai_machinelearning_big_data
277 201
Персональные рекомендации для вашей ленты новостей
В Одноклассниках используется умная система рекомендаций, которая анализирует интересы пользователей. Чем больше пользователь взаимодействует с лентой, тем релевантнее становятся рекомендации.
Система определяет краткосрочные вкусы — похожие на недавно просмотренные посты. И долгосрочные вкусы — на основе активности за 6 месяцев. Алгоритм группирует понравившиеся посты и находит наиболее релевантные, чтобы среди них искать похожий интересный контент.
Дмитрий Решетников, тимлид команды разработки Ленты ОК в статье на Хабре, рассказывает, что такое item2vec-подход, и как с помощью него формируется лента рекомендаций у пользователей.
@ai_machinelearning_big_data
277 201
HPE выпустила локальный суперкомпьютер для генеративного ИИ
⏩Компания HPE сообщила о доступности модульной суперкомпьютерной системы для генеративного ИИ. Платформа, предназначенная для локального размещения в инфраструктуре заказчика, построена на суперчипах NVIDIA GH200 Grace Hopper.
⏩О подготовке системы HPE заявила в ноябре 2023 года. В её основу положены серверы ProLiant DL380a Gen11. В общей сложности могут быть задействованы до 168 суперчипов GH200. Кроме того, применяются Ethernet-платформа NVIDIA Spectrum-X и DPU NVIDIA BlueField-3.
⏩Решение дополнено платформой машинного обучения и аналитическим программным обеспечением HPE, платформой для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise 5.0, которая включает микросервисы на базе загружаемых программных контейнеров, а также сервисом NVIDIA NeMo Retriever и другими библиотеками для обработки данных и ИИ. Суперкомпьютерная система ориентирована на крупные предприятия, исследовательские институты и правительственные учреждения.
⏩Утверждается, что в конфигурации с 16 узлами комплекс может оптимизировать модель Llama 2 с 70 млрд параметров всего за 6 минут (!). Высокая производительность позволяет клиентам повысить продуктивность бизнеса с помощью приложений генеративного ИИ, таких как виртуальные помощники, умные чат-боты и средства корпоративного поиска. При этом софт HPE Machine Learning Inference позволит предприятиям быстро и безопасно развертывать масштабные модели машинного обучения.
⏩Компания HPE также сообщила о намерении выпустить продукты следующего поколения, использующие аппаратные решения NVIDIA на базе архитектуры Blackwell. Речь идёт о гибридных суперчипах GB200, а также изделиях HGX B200 и HGXB100. Подробности о новых системах будут раскрыты позднее.
@ai_machinelearning_big_data
277 201
Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов!
Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.
Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.
erid:2VtzqxFnEj6
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
277 201
🦾 Supervision: reusable computer vision tools
Supervision - получила очередное обновление.
Это библиотека с открытым исходным кодом, для различных задач компьютерного зрения для трекинга объектов.
Более 2000 коммитов, более 500 PR и более 50 участников.
pip install supervision
▪Github:
▪Project
▪Colab
▪Supervision Cookbooks
@ai_machinelearning_big_data277 201
⭐️ На Хабре вышла статья про введение в современную квантизацию
ML-разработчик Яндекса рассказал о квантизации нейросетевых моделей: зачем она нужна и какие подходы к ней существуют. Квантизация — это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Автор рассказал о своем опыте и рассмотрел ключевые идеи квантизации нейросетевых моделей в перспективе LLM.
@ai_machinelearning_big_data
277 201
💼 Если ваши сотрудники на удалёнке, так ещё и в разных часовых поясах, то вам явно тяжело выстроить рабочий процесс и сохранить максимум эффективности. Вам может помочь виртуальное пространство от Яндекс 360. На вебинаре 20 марта в 11:00 по Москве они как раз расскажут, как лучше управлять командой в такой ситуации!
Зарегистрироваться можно здесь 👈
277 201
🔉 MeloTTS is a high-quality multi-lingual text-to-speech library
Mellott одна из лучших библиотек преобразования текста в речь с открытым исходным кодом, поддерживающая несколько языков.
▪Github
▪Project
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
277 201
🤖 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
