现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science | Machinelearning [ru]
前往频道在 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
显示更多📈 Telegram 频道 Data Science | Machinelearning [ru] 的分析概览
频道 Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 20 010 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 722，并在 俄罗斯 地区排名第 33 728 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 20 010 名订阅者。
根据 19 六月, 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 -73，过去 24 小时变化为 -9，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 8.09%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.89% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 619 次浏览，首日通常累积 779 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 8。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, nvidia, контекст, openai, архитектура 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：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 20 六月, 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。
20 010
订阅者
-924 小时
-557 天
-7330 天
帖子存档
Системный аналитик, присоединяйся к Сберу! 👌
Мы разрабатываем аналитическую платформу по управлению эффективностью организации. Наша цель – создать «сердце» платформы: общие технологические сервисы для разработчиков и low/no-code инструменты, которыми будут пользоваться аналитики для реализации бизнес-логики.
Чем предстоит заниматься ⤵️
👉 сбором, детализацией, уточнением и согласованием требований
👉 проработкой и подготовкой типовых решений для использования общих сервисов
👉 разработкой технической документации для разработчиков
👉 контролем реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки.
Читай подробности и откликайся на вакансию по ссылке 💁
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
🧬 Распознавание речи
и другие
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию и гарантированно зарабатывать!
ИТ-команда Гринатома ищет опытного специалиста по машинному обучению для разработки продуктовых сервисов, связанных с обработкой естественного языка. Вам предстоит генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать модели машинного обучения, писать тесты и взаимодействовать с командой проекта. Требуются отличные знания Python, опыт работы с DL-фреймворками, понимание принципов работы нейросетей, а также навыки работы с Linux. Будет плюсом опыт работы с системами логирования, backend-технологиями и поисковыми движками.
Мы предлагаем современные рабочие места, гибкий график, возможность выбора формата работы, обучение и развитие, карьерные возможности, социальные программы и корпоративную жизнь.
👉Узнать подробности и откликнуться можно тут: https://hh.ru/vacancy/104719493
😎CDM: надежная метрика для справедливой и точной оценки распознавания формул
Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex.
В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении.
Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
21 сентября в расслабленной обстановке на свежем воздухе пройдёт Код-пленэр от Яндекса!
Встретимся с коллегами из Яндекса, чтобы порисовать кодом в саду, послушать про творчество в IT, поделиться опытом решения рабочих и не только проектов и подышать свежим воздухом в одну прекрасную сентябрьскую субботу.
Главным событием станет воркшоп по p5.js. На нём ваши навыки программирования пригодятся неожиданным образом: с помощью кода вырастите дерево, которое станет частью общего диджитал-леса.
Вечером мы увидим получившийся лес на большом экране. А потом завершим день у костра под DJ-сеты.
Заполняйте форму как можно подробнее и регистрируйтесь!
До встречи на Код-пленэре! 🔥
📹Новая версия YandexART (Vi) — как она устроена?
В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов.
Читать...
Центральный университет приглашает на курсы тех, кто уже силен в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков!
Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам оффлайн и онлайн, так что можно совмещать с работой.
Курсы подойдут ML-инженерам, дата-саентистам и аналитикам от уровня джуниор+ до сеньор позиций, поэтому, помимо топовых преподавателей из ВШЭ, МФТИ, ШАД, победителей международных соревнований и практиков из индустрии, вас ждет еще и сильное комьюнити!
Подробнее о курсах и университете здесь.
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
😎Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
Сквозная разговорная модель на основе аудио, способная к речевому взаимодействию в реальном времени.
метод также помогает сохранить языковые возможности исходной модели с минимальным ухудшением, что позволяет другим работам устанавливать возможности взаимодействия в реальном времени.
Mini-Omni — это первая полностью сквозная модель с открытым исходным кодом для речевого взаимодействия в реальном времени, предлагающая ценный потенциал для будущих исследований.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
InkubaLM: A small language model for low-resource African languages
InkubaLM, небольшая языковая модель с 0,4 миллиарда параметров, которая достигает производительности, сопоставимой с моделями со значительно большим количеством параметров и более обширными данными обучения для таких задач, как машинный перевод, вопросы и ответы, AfriMMLU и задача AfriXnli.
В частности, InkubaLM превосходит многие более крупные модели в анализе настроений и демонстрирует замечательную согласованность на нескольких языках.
Эта работа представляет собой решающий шаг в оспаривании общепринятой парадигмы, согласно которой эффективные языковые модели должны полагаться на значительные ресурсы.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
