Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Machinelearning
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning
Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 295 152 subscribers, ranking 332 in the Technologies & Applications category and 1 278 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 295 152 subscribers.
According to the latest data from 25 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 406 over the last 30 days and by -274 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.97%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.53% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 518 views. Within the first day, a publication typically gains 16 322 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 183.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
295 152
Subscribers
-27424 hours
-1 5477 days
-6 40630 days
Posts Archive
295 134
+2
⭐️ 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.
StoryDiffusion совместим со всеми моделями на базе
SD1.5 и SDXL.
• Github: https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion
• Paper: https://arxiv.org/abs/2405.01434
• Demo: https://storydiffusion.github.io
@ai_machinelearning_big_data295 134
🚀 AI2 presents WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild
Новый крутой датасет - Wild Chat, состоящий 1 миллиона реальных взаимодействий пользователя с ChatGPT, характеризующихся широким спектром языков и разнообразием промптов.
Он был собран путем предоставления бесплатного доступа всем желающим к ChatGPT и GPT-4 в обмен на сбор истории чатов.
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
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций или научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей.
Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackml
Приглашаем на хакатон экспертов по Data Science, ML-специалистов, разработчиков на Python и всех остальных, кто хочет прокачать свои знания о создании ИИ. На выбор – один из двух треков:
🥷 Трек 1. Маскирование. При использовании сторонней языковой модели нельзя передавать ей чувствительные данные организации – имена клиентов, доменные адреса и прочие. Поэтому участникам необходимо подготовить алгоритм, который заменит эти сведения в тексте без потери смысла.
🔎 Трек 2. Детекция галлюцинаций. Никто не любит, когда ИИ-ассистент в ответ на вопрос дает неправильную информацию. Задача конкурсантов – разработать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в текстах, сгенерированных нейросетью.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить консультацию от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить решения с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая по результатам тестирования моделей участников 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на мероприятии X5 Future Night.
Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackml
Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8KLvK4
295 134
🌟 MLX Swift Chat: локальные LLM с MLX и SwiftUI
MLX — это эффективный фреймворк машинного обучения, специально разработанный для Apple Silicon.
А сам проект MLX Swift Chat — это полностью нативное приложение SwiftUI, которое позволяет запускать локальные LLM-модели (например, Llama, Mistral) на процессоре Apple в режиме реального времени с помощью MLX.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥 Prometheus-Eval 🔥
Prometheus 2: Языковая модель с открытым исходным кодом, специализирующаяся на оценке других языковых моделей.
По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) новая версия обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)!
На 8 бенчмарках Prometheus 2 демонстрирует наивысшую корреляцию с оценками, сделанными экспертами.
⚡ Поддерживает оценку Prometheus, GPT-4 и Claude-3 🚀 ⚡
pip install prometheus-eval295 134
🖥 Похоже, что OpenAI собирается занять позиции Google и запустить свои поисковик.
Это может быть самой серьезной угрозой, с которой Google когда-либо сталкивался.
В журналах регистрации SSL-сертификатов Openai добавили домен http://search.chatgpt.com
Это не слишком удивительно, учитывая:
1. В OpenAI есть веб сканер GPTBot.
2. Пользователи ChatGPT Plus имеет функциб Browse для поиска информации в Интернете.
3. Microsoft Bing использует движок GPT-4 от OpenAI, настроенный для поиска.
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+3
🌟 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.
OSWorld может служить унифицированной средой для оценки бессрочных компьютерных задач, включающих произвольные
приложения.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 134
⚡️ llamafile — утилита для быстрого запуска ИИ-моделей
⏩Инструмент llamafile от Mozilla даёт возможность упаковать веса LLM в исполняемый файл, который без установки можно запустить практически на любой современной платформе. Поддерживаются архитектуры x86-64 и ARM64, а также системы macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD и NetBSD.
⏩llamafile работает практически со всеми LLM, недавно была добавлена поддержка модели Phi-3 Mini 4k, а также LLaMA3, Grok, Mixtral 8x22b и Command-R.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
⚡️ ExecuTorch Alpha: Taking LLMs and AI to the Edge
PyTorch выпустили новую версию своего инструмента - ExecuTorch alpha.
Он предназначен для развертывания больших языковых моделей и запуска моделей на Edge девайсах.
Edge ML - это технология, которая приближает алгоритмы машинного обучения к источнику данных, что значительно сокращает задержку и улучшает возможности обработки данных в реальном времени.
ExecuTorch позволяет эффективно запускать Llama 2 7B и Llama 3 8B (и другие модели) на телефонах iPhone 15 Pro, iPhone 15 ProMax, Samsung Galaxy S22, S23 и S24 и других современных устройствах.
Разработчики постоянно улучшают производительность на разных edge девайсах и добавляют новые модели.
Здесь можно посмотреть тесты производительности.
• Github
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥 mistral.rs — нереально быстрый интерфейс для LLM
🟡 mistral.rs поддерживает вывод на различных устройствах, квантование, предоставляет удобный HTTP-сервер, совместимый с Open-AI API.
Имеет удобное API для обращения из Python, вот примеры такого использования
🟡 mistral.rs поддерживает такие LLM:
— Mistral 7B (v0.1 и v0.2)
— Gemma
— Llama, включая Llama 3
— Mixtral 8x7B
— Phi 2, Phi 3
— Qwen 2
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+9
🐇📚 Alice’s Adventures in a
differentiable wonderland: Aprimer on designing neural networks
Алиса отправляется в дифференцируемую страну чудес!* 🔥
Новая бесплатная книга по проектированию нейронных сетей.
Отправляемся в увлекательное приключение по миру математики нс, от самых азов до трансформеров.
Отличный баланс между теорией и кодом, с историческими справками и описанием современных тенденций развития нс.
Приятный бонус это красивый дизайн и приятные иллюстрации.
Отличное приключение на выходные)
.
📓 Book
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+2
⚡️ Arena-Hard is an evaluation tool for instruction-tuned LLMs.
Arena-Hard — создание высококачественных тестов для оценки LLM
Arena-Hard позволяет оценивать ответы LLM по 7 конкретным показателям; критерии на изображении
▶️ Подробно про Arena-Hard
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🖥 Gpt2-chatbot = Gpt-5 ?
Появился новый загадочный LLM под названием “gpt2-chatbot”, который невероятно хорошо справляется с широком спектром задач.
Пользователи reddit уверены, что создатели модели - OpenAI и таким образом они тестируют GPT-5 или GPT-4.5.
Модель выдает рабочий код высочайшего качества на всех популярных языках, решает олимпиады задачи по математике, физике, на недоступном ранее уровне и демонстрирует высокое качество рассуждений и логики.
GPT-4 тоже тестили подобным образом внутри Bing Chat, так что это вполне может быть новая модель OpenAI.
Вот как вы можете попробовать ее бесплатно и оценить модель сами:
- перейдите по ссылке: http://chat.lmsys.org
- перейдите во вкладку “Direct Chat”.
- введите свой промпт.
На видео сравниваем GPT-4 Turbo и Gpt2-chatbot. Отправляем запрос на создание игры на JS в одном HTML-документе.
Первое видео результат работы - GPT-4 Turbo, Второе - Gpt2-chatbot.
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🧠 Open AI только что добавили новую функцию памяти в Chatgpt.
Память теперь доступна всем пользователям ChatGPT Plus.
Пользоваться памятью очень просто: просто запустите новый чат и напишите ChatGPT все, что вы хотели бы, чтобы он запомнил.
Функция памяти ChatGPT позволяет запоминать нужные вам детали, чтобы в будущем сделать общение актуальным и персонализированны.
ChatGPT автоматически сохраняет такие детали, как ваши личные предпочтения, но вы также можете попросить ChatGPT запомнить конкретную информацию, сказав:
"Запомнить это" или "Сохрани это в своей памяти".
Примечание:
1. Эта функция доступна только в GPT-4, но не в версии 3.5.
2. Если вы хотите удалить что-либо из памяти, вы можете сделать это через настройки управления памятью
3.Похоже, что это замедляет работу GPT-4, потому что он пытается получить доступ к памяти, а затем отвечает.
Память можно включить или отключить в настройках.
@data_analysis_ml
295 134
💾 LLM Datasets: High-quality datasets, tools, and concepts for LLM fine-tuning.
Большая коллекция датасетов, советов и инструментов для файнтюнинга LLM и для создания ваших собственных датасетов.
• GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🛂 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 🤌
• 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/
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🏠💻💌 AI Town : AI Town is a virtual town where AI characters live, chat and socialize.
Запустите свой ИИ-город в 1 клик.
Очень интересный проект с использованием искусственного интеллекта, где множество ИИ- агентов взаимодействуют друг с другом .
Агенты введут социальную жизнь, коммуницируют между собой и запоминают свои действия.
Вы можете запустить свой город на базе llama3🎉 или поиграть оналйн.
• Github
• Demo
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+2
🌐 The Powerful Multi-modal LLM Family
for OCR-free Document Understanding
Мощное мультимодальное семейство больших языковых моделей от Alibaba Group для понимания документов и работы с ними.
• mPLUG-DocOwl1.5 - модель для извлечения единой структуры из документов без распознавания текста.
• TinyChart - SOTA в различных тестах понимания диаграмм, в том числе Chart-to-Text, Chart-to-Table, OpenCQA, and ChartX. TinyChart превосходит несколько MLLM для понимания диаграмм по параметрам до 13B, таких как ChartLlama и ChartAst (код на подходе).
• mPLUG-PaperOwl - научный анализ диаграмм, с помощью мультимодальной LLM.
• UReader - разбор документов с помощью мультимодальной модели большого языка без OCR.
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥🪄 Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model
Кураторский список статей, моделей, api, примеров с кодом, курсов, датасетов, посвященный большим языковым моделям.
Это хорошо структурированная академическая подборка.
• Github
Другие узкоспециализированные awesome репозиторий, посвященные LLM:
• Awesome-LLM-hallucination
• Awesome-hallucination-detection
• Awesome ChatGPT Prompts
• Awesome ChatGPT
• Awesome Deliberative Prompting
• Instruction-Tuning-Papers
• LLM Reading List
• Reasoning using Language Models
• Chain-of-Thought Hub
• Awesome GPT
• Awesome GPT-3
• Awesome LLM Human Preference Datasets
• RWKV-howto
• ModelEditingPapers
• Awesome LLM Securityrge
• Awesome-Code-LLM
• Awesome-LLM-Compression
• Awesome-LLM-Systems
• Awesome-LLM-Healthcare
• Awesome-LLM-Inference
• Awesome-LLM-3D
• LLMDatahub
• Language models for Russian language
@ai_machinelearning_big_data
