![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
显示更多![网络: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 667 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 673，并在 俄罗斯 地区排名第 33 353 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 19 667 名订阅者。
根据 08 十一月, 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 -100，过去 24 小时变化为 -7，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 7.46%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.46% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 467 次浏览，首日通常累积 877 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 5。
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @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 09 十一月, 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。
19 667
订阅者
-724 小时
-297 天
-10030 天
帖子存档
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light
IC-Light — проект по управлению освещением изображений.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪️Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪️Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@Devsp — Подписаться
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light
IC-Light — проект по управлению освещением изображений.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪️Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪️Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@Devsp — Подписаться
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS неизменно обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, о чем свидетельствуют оценки, проведенные как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪️Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪️Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪️Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@Devsp — Подписаться
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS неизменно обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, о чем свидетельствуют оценки, проведенные как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪️Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪️Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪️Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@Devsp — Подписаться
🌟 Introduction to Granite Code Models
IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода.
Модели Granite Code Base обучаются на токенах 3–4T кодовых данных и наборах данных естественного языка, связанных с кодом.
Данные токенизируются посредством кодирования пар байтов (BPE) с использованием того же токенизатора, что и StarCoder.
Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода.
▪Github: https://github.com/ibm-granite/granite-code-models
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.04324
▪HF: https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-code-models-6624c5cec322e4c148c8b330
@Devsp — Подписаться
🔥 Хотите эффективно обеспечивать версионирование данных и моделей?
Освойте систему DVC на открытом практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
💻 На вебинаре вы:
- научитесь настраивать в git репозитории DVC и хранить артефакты на S3;
- переключаться между версиями артефактов и загружать их во внешнее хранилище;
- создавать воспроизводимые конвейеры обучения моделей с помощью DVC Pipelines.
Встречаемся 14 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps».
⚡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model
AudioSeal - метод локализации речевых водяных знаков, обладающий высочайшей надежностью и скоростью обнаружения.
Он совместно обучает генератор, который встраивает водяной знак в аудио, и детектор, который обнаруживает фрагменты с водяными знаками в более длинных аудиофайлах, даже при наличии редактирования.
Audioseal оснащен быстрым однопроходным детектором, который значительно превосходит по скорости существующие модели: обнаружение происходит на два порядка быстрее, что делает его идеальным для крупномасштабных приложений, работающих в режиме реального времени.
▪Github: https://github.com/facebookresearch/audioseal
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17264
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/facebookresearch/audioseal/blob/master/examples/colab.ipynb
▪HF: https://huggingface.co/facebook/audioseal
@Devsp — Подписаться
🧑💻StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation
StarCoder2-Instruct - это первый полностью самонастраивающийся LLM-разработчик кода с помощью конвейера Hugging Face.
Этот конвейер с открытым исходным кодом использует StarCoder2-15B для генерации тысяч пар инструкция-ответ, которые затем используются для точной настройки самого StarCoder-15B без каких-либо человеческих аннотаций или дистиллированных данных из огромных и проприетарных LLM.
▪️Blog: https://huggingface.co/blog/sc2-instruct
▪️Model: https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
▪️Dataset: https://huggingface.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k
▪️Code: https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align
@Devsp — Подписаться
+2
🔥 SDK для YandexGPT API
При внедрении модели от Яндекса в свои проекты могут возникнуть некоторые проблемы: отсутствие официального SDK, множество способов авторизации, видов моделей и эндпоинтов API.
Команда AllSee решила эти проблемы, а также рассказала, зачем YandexGPT, когда есть ChatGPT.
Внутри готовый SDK для быстрой интеграции YandexGPT в любые python-приложения.
📝 Статья: https://habr.com/ru/articles/812979/
@Devsp — Подписаться
😎 OpenDevin
OpenDevin, проект с открытым исходным кодом, целью которого является копирование Devin, автономного инженера-программиста с искусственным интеллектом, который способен выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах разработки программного обеспечения.
Этот проект стремится воспроизвести, улучшить и внедрить Devin с помощью сообщества открытого исходного кода.
▪️GitHub
▪️Страничка OpenDevin
@Devsp — Подписаться
⚡️Quivr — "Obsidian" с ИИ
Quivr, ваш второй мозг, который использует возможности GenerativeAI в качестве вашего личного помощника.
Даёт возможность легко делится своей базой знаний через публичную ссылку.
Quivr работает в автономном режиме, поэтому вы можете получить доступ к своим данным в любое время и в любом месте.
🖥GitHub
🟡Страничка Quivr
@Devsp — Подписаться
🌟OSWorld — среда для оценки мультимодальных AI-агентов
OSWorld — это первая в своем роде масштабируемая среда для мультимодальных агентов, поддерживающая постановку задач, оценку на основе выполнения и интерактивное обучение в разных операционных системах.
🖥GitHub
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🔥 Prometheus-Eval 🔥
Prometheus — это семейство языковых моделей с открытым исходным кодом, специализирующееся на оценке других языковых моделей.
По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) - обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)!
• Github: https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval
• Paper: arxiv.org/abs/2405.01535
@Devsp — Подписаться
🚀 AI2 presents WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild
WildChat представляет собой совокупность 1 миллиона реальных взаимодействий между пользователем и ChatGPT, характеризующихся широким спектром языков и разнообразием пользовательских подсказок.
Он был создан путем предложения бесплатного доступа к ChatGPT и GPT-4 в обмен на согласованный сбор истории чата.
Используя этот датасет, разработчики создали бота WildLlama-7b-user-assistant на базе Llama-2, который способен предсказывать как промптов пользователя, так и ответы, которые может выбрать Chatgpt.
• proj: https://wildchat.allen.ai
• abs: https://arxiv.org/abs/2405.01470
@Devsp — Подписаться
⭐️StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
StoryDiffusion - новый инструмент, для создания, последовательных историй: изображений и видео.
Модель позволяет создавать комиксы в различных стилях, с акцентом на последовательное повествование и поддержание единого стиля окружения, персонажей и их одежды.
Он может описывать текстовую историю с последовательными изображениями или видео, охватывающими богатое разнообразие контента.
• Github: https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion
• Paper: https://arxiv.org/abs/2405.01434
• Demo: https://storydiffusion.github.io
@Devsp — Подписаться
🦙AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities For LLMs.
AgentTuning - простой и эффективный метод расширения агентских возможностей для решения сложных задачи реального мира при сохранении всех возможностей ЛЛМ.
AgentTuning содержит датасет 1866 высококачественных взаимодействий, предназначенных для улучшения работы ИИ-агентов в 6 различных реальных задачах.
Результаты оценки показывают, что AgentTuning обеспечивает возможности агента LLM с надежным обобщением для невидимых задач агента, сохраняя при этом сильные общие языковые способности.
🖥Github: https://github.com/THUDM/AgentTuning
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12823
🤗 Model: https://huggingface.co/THUDM/agentlm-70b
🚀Dataset: https://huggingface.co/datasets/THUDM/AgentInstruct
⭐️Project: https://thudm.github.io/AgentTuning/
@Devsp — Подписаться
🛂 ConsistentID : Portrait Generation with Multimodal Fine-Grained Identity Preserving
Consistent ID - новая модель, которая позволяет создавать различные персонализированные изображения для документов на основе текстовых промптов и исходного фото.
ConsistentID включает в себя два ключевых компонента: мультимодальный генератор подсказок для лица, который объединяет черты лица, соответствующие описания лица и общий контекст лица для повышения точности деталей лица, а также сеть сохранения идентификаторов, оптимизированную с помощью стратегии локализации внимания к лицу, направленную на сохранение согласованности идентификаторов.
• Github: https://github.com/JackAILab/ConsistentID
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.16771
• Project: https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/
• Demo: http://consistentid.natapp1.cc/
@Devsp — Подписаться
👨 AG3D: Learning to Generate 3D Avatars from 2D Image Collections (ICCV 2023)
AG3D - Фреймворк для генерации трехмерных аватаров из двумерных изображений.
Метод фиксирует форму и деформацию тела и свободной одежды, используя целостный 3D-генератор и интегрируя эффективный и гибкий модуль артикуляции.
🖥Github: https://github.com/zj-dong/AG3D
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2305.02312
🚀Video: https://youtu.be/niP1YhJXEBE
⭐️Project: https://zj-dong.github.io/AG3D/
@Devsp — Подписаться
🛠 Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling
SpokenNLP: официальный репозиторий кодовых баз широкого спектра исследовательских проектов, разработанных командой SpokenNLP Speech Lab, Alibaba Group.
🖥Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/spokennlp
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11772v1.pdf
🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikisection
@Devsp — Подписаться
