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 20 019 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 20 019 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。
20 019
订阅者
-924 小时
-557 天
-7330 天
帖子存档
Как получить офер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков
С 16 по 20 сентября пройдёт Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков, где за два-три вечера вы можете получить офер от VK. Общайтесь с рекрутерами, выбирайте команды, проходите техсобеседования с тимлидами и финальные интервью. После успешного прохождения всех этапов вы можете получить офер в тот же день. Отклики принимаются до 15 сентября включительно.
Откликнуться
😎Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.
Читать...
🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках!
🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу.
Участники:
🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services
🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata
🌟Максим Ситников, ведущий выпуска
📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились».
🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте!
Смотрите и слушайте где удобно.
🎼VK видео
🎼Mave
🎼Строки
🎼Яндекс.Музыка
🎼Apple Podcasts
Реклама. Информация о рекламодателе.
🎉МТС Web Services запустили подкаст PRO Данные — о больших данных в облаках!
🌟В первом выпуске гости обсудили облачные хранилища, их возможности и зачем они нужны бизнесу.
Участники:
🌟Крестина Андреева, руководитель центра Data MTС Web Services
🌟Антон Близгарев, директор по развитию облачных продуктов Arenadata
🌟Максим Ситников, ведущий выпуска
📊 Количество данных растёт экспоненциально: расширять физические системы становится очень дорого, локальное хранение перестаёт быть рентабельным. Размещение в облаке серьёзно удешевляет хранение и переносит затраты из капитальных в операционные. А ещё позволяет добиться нужной производительности и модернизировать хранилища on-prem, которые «так исторически сложились».
🎙 Другие плюсы хранения данных в облаке, тенденции развития индустрии и интересные инсайты — в подкасте!
Смотрите и слушайте где удобно.
🎼VK видео
🎼Mave
🎼Строки
🎼Яндекс.Музыка
🎼Apple Podcasts
Реклама. Информация о рекламодателе.
⚡Хакатон IT INNO HACK
Кейс №1: Record Linkage для данных о клиентах. Разработай алгоритмы и методы для решения задачи о нахождении и объединении записей, которые относятся к одному и тому же клиенту из разных информационных систем.
Кейс №2: Система управления проектами. Создай высокопроизводительное приложение для управления проектами, которое будет включать в себя функционал для работы с задачами, пользователями и интеграции с внешними системами.
👨💻Кого мы ждём?
Студентов, junior, middle разработчиков; ML-специалистов, NLP- специалистов; Frontend-разработчиков, Backend-разработчиков, Fullstack-разработчиков, разработчиков CRM-систем, DevOps-инженеров.
📆 Даты хакатона: 27 - 29 сентября
📌Формат: Онлайн
📍Дедлайн регистрации: 23:59 23 сентября
🏆Призовой фонд: 600.000 рублей
Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/4de4a98b8506
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
• ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
• Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
МТС Web Services представила новое направление на форуме Kazan Digital Week — ИИ-облако.
Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.
🤓OneGen: эффективная однопроходная унифицированная генерация и извлечение для LLM
Структура объединяет традиционно раздельные подходы к обучению для генерации и поиска, включая токены поиска, сгенерированные авторегрессионно.
Это позволяет одному LLM обрабатывать обе задачи одновременно в едином прямом проходе.
Мы проводим эксперименты с двумя различными типами составных задач, RAG и связыванием сущностей, чтобы проверить подключаемость, эффективность и результативность OneGen в обучении и выводе.
Кроме того, наши результаты показывают, что интеграция генерации и поиска в одном контексте сохраняет генеративные возможности LLM, одновременно улучшая производительность поиска.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Repost from Data Secrets
Розыгрыш Machine Learning футболок
В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения.
Это лимитированная линейка нашего бренда. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена
Для участия нужно всего лишь быть подписанным на два наших канала: @data_secrets и @data_secrets_career, – и нажать кнопку "Участвовать" под этим постом.
Итоги подведем 18 сентября в 18:00. Желаем удачи!
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 💁
