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
Появляется новый тип баз данных — делаем обзор! Дата-инженер из финтех-компании Точка Николай Мозганов расскажет, как пользоваться векторными базами данных для ML-задач. Если коротко: теперь в вектор можно превратить слова, предложения и даже звуки.
Читайте статью и задавайте вопросы в комментариях!
🥸OpenVid-1M: крупномасштабный высококачественный набор данных для преобразования текста в видео
Генерация текста в видео (T2V) недавно привлекла значительное внимание благодаря большой мультимодальности модели Sora.
Однако генерация T2V по-прежнему сталкивается с важными проблемами.
Этот набор данных открытого сценария содержит более 1 миллиона пар текст-видео, что облегчает исследования по генерации T2V.
Обширные эксперименты и исследования абляции подтверждают превосходство OpenVid-1M над предыдущими наборами данных и эффективность нашего MVDiT.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔈AST: Audio Spectrogram Transformer
Audio Spectrogram Transformer применяет Vision Transformer к аудио, превращая аудио в изображение (спектрограмму).
Модель получает самые современные результаты для классификации аудио.
🤗 Hugging Face
🖥 GitHub
🟡 Архив
@Devsp — Подписаться
🧐 Aim: Простой и удобный open-source трекер для отслеживания ML-экспериментов
Aim - это инструмент, поддерживающий отображение большого количества тренировочных прогонов (до 10.000 training runs).
Он предоставляет возможность аналитики и сравнения выполненных запусков тренировок моделей, а его SDK позволяет программно получать доступ к отслеживаемым метаданным для последующей автоматизации в Jupyter Notebook.
🟡Demos: Machine translation experiments | Lightweight-GAN experiments | FastSpeech 2 experiments | Simple MNIST
🖥GitHub
🟡Документация
@Devsp — Подписаться
⚡️DG-Mesh: Построение высококачественных полигональных сеток из монокулярного видео
DG-Mesh реконструирует высококачественную динамическую 3D-сетку с согласованными вершинами из монокулярного видео.
В пайплайне используются 3D-гауссовы всплески для представления динамических сцен и дифференцируемые алгоритмы для построения полигонов.
DG-Mesh позволяет отслеживать движение вершин, упрощая текстурирование динамических объектов.
Метод эффективно использует память и полностью дифференцируем, что позволяет выполнять оптимизацию 3D-сетки целевого объекта напрямую.
🟡Страница проекта
🖥GitHub
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🌟 Vico — реализация методики, которая позволяет добиться большей точности в генерации композиционных видео
Vico — это не требующий обучения фреймворк, который анализирует, как отдельные лексемы из входных токенов промпта влияют на генерируемое видео, и корректирует модель для предотвращения доминирования, учитывая все слова из промпта в равной степени.
Для этого Vico строит пространственно-временной граф внимания, при помощи которого оценивает и регулирует представление всех входных концепций в видео.
Vico может быть применен к множеству моделей для обогащения композиционной насыщенности и точности видео.
🖥GitHub
🟡Страница проекта
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
📱 MobileLLM: оптимизированные субмиллиардные LLM для мобильных устройств
MobileLLM демонстрирует значительное улучшение производительности по сравнению с предыдущими моделями аналогичного размера.
Например, версии на 125M и 350M параметров показывают на 2.7% и 4.3% соответственно лучшую точность.
Архитектура разработана с учетом ограничений мобильных устройств по памяти и вычислительной мощности. Применяются методы функции активации (SwinGLU), embedding sharing и группировки внимания.
Методика, представленная в MobileLLM, может быть применен к моделям различных размеров, от 125M до 1.5B параметров.
MobileLLM показывает хорошие результаты в задачах чата и вызова API, приближаясь к производительности гораздо более крупных моделей в некоторых сценариях.
🖥Github
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🌟 Semantic-SAM — универсальная модель сегментации и распознавания сложных объектов с высокой степенью детализации
Semantic-SAM — экспериментальный метод сегментации изображений, опирающийся на на Mask DINO, OpenSeeD, SEEM и VLPart, выполняющий интерактивную сегментацию с возможностью управления уровнем детализации и семантической осведомленностью.
🟡Arxiv
🖥Github
🟡Модели
🤗 Попробовать интерактивную демонстрация многоуровневой детализации
🤗 Попробовать авто-генерацию с контролируемой детализацией
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• GeoWizard — новая модель для оценки 3D-параметров изображений
• Уже пора программировать с помощью LLM или пока рановато?
• Обновление nanoLLaVA-1.5 1B
⚡️ Test-Time Training RNN (ТТТ) - принципиально новый метод машинного обучения
TTT - это метод, который позволяет моделям искусственного интеллекта адаптироваться и учиться непосредственно во время использования, а не только во время предварительного обучения.
Основное преимущество TTT заключается в том, что он может эффективно обрабатывать длинные контексты (большие объемы входных данных) без значительного увеличения вычислительных затрат.
Исследователи провели эксперименты на различных наборах данных, включая книги, и обнаружили, что TTT часто превосходит традиционные методы.
🟡Arxiv
🖥GitHub for Pytorch
🖥GitHub for Jax
@Devsp — Подписаться
🌍 Новая реальность: посетить концерт, не выходя из дома, увидеть друзей, находясь за тысячи километров, получить высшее образование по Data Science удалённо.
Когда виртуальные границы стираются, самое время применить технологии с пользой. Онлайн-бакалавриат Нетологии и ТюмГУ «Аналитика и Data Science» — способ получить диплом о высшем образовании из любой точки мира.
За 4 года вы освоите навыки работы с данными и станете бакалавром в области математики, который умеет работать с Big Data, компьютерным зрением и искусственным интеллектом. Будете закреплять знания на практике, создадите портфолио и сможете строить карьеру аналитика данных или Data Scientist.
Во время учёбы у вас будут все студенческие льготы и скидки, а в конце вы получите диплом очного бакалавриата ― такой же, как у студентов офлайн-обучения.
Узнать подробности о программе 👉https://netolo.gy/dgU6
Реклама ООО “Нетология” 2VSb5wW9y2Q
🌟 GeoWizard — новая модель для оценки 3D-параметров изображений
GeoWizard — генеративная модель, использующая алгоритмы построения гарт глубины и нормалей одновременно.
Во время логического вывода GeoWizard совместно генерирует высококачественные изображения глубины и нормальности, учитывая композицию изображения.
Модель использует алгоритм BiNI для восстановления 3D-сетки на основе предполагаемой карты нормалей, что значительно облегчит применение модели на методах 3D-реконструкции.
🟡Страничка GeoWizard
🖥GitHub [ Stars: 573 | Issues: 1 |Forks: 23 ]
🟡Hugging Face
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
Конференция по машинному обучению
Собрали 30+ спикеров из Т-Банка, Яндекса, VK, MTS AI и AIRI. Будет:
— 4 параллельных потока: NLP & MLOps/LLMops, Research & RnD, CV & Speech, RecSys & TS;
— доклады и обсуждения реальных бизнес-задач;
— афтепати с барбекю и диджеем.
Turbo ML Conf пройдет 20 июля в Москве. Обязательно зарегистрируйтесь, пока за вас это не сделал бот.
erid:2VtzqvQdzeU
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
⚡️Обновление nanoLLaVA-1.5 1B
На днях обновилась Vision-Language модель nanoLLaVA-1.5 1B для работы на edge девайсах.
nanoLLaVA-1.5 — это «маленькая, но мощная» модель языка видения 1B, разработанная для эффективной работы на периферийных устройствах.
Значительно улучшилась производительность по сравнению с v1.0, при этом размер остался таким же небольшим, что очень удобно для многих применений
🤗 Hugging Face
🖥Github
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Как справиться с нехваткой открытых данных для обучения и тестирования ML-моделей
• ML-алгоритмы против хакеров: как поведенческая аналитика меняет правила игры в кибербезопасности
• Как быстро растут нейросети: прогресс Stable Diffusion за все время
• Lazy Diffusion — трансформер для редактирования изображений практически в реалтайме
🌟Arcee Agent 7B — свежая модель на базе Qwen2-7B
Arcee Agent — это передовая модель языка параметров 7B, специально разработанная для вызова функций и использования инструментов.
Инициализированная с Qwen2-7B, она конкурирует по производительности с гораздо более крупными моделями, сохраняя при этом эффективность и скорость.
Эта модель особенно подходит для разработчиков, исследователей и предприятий, стремящихся реализовать сложные решения на основе ИИ без вычислительных издержек более крупных языковых моделей.
🤗 Hugging Face
@Devsp — Подписаться
