Machinelearning
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 296 497 subscribers, ranking 328 in the Technologies & Applications category and 1 270 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 296 497 subscribers.
According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 252 over the last 30 days and by -213 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.08%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.74% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 972 views. Within the first day, a publication typically gains 17 005 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 185.
- 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 20 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.
is_organic: отличает органические действия в датасете от рекомендованных
– Формат Parquet с поддержкой Pandas, Polars (альтернатива Pandas) и Spark
🔗Доступно на HuggingFaceНапример, динамическая награда IoU адаптирует пороги точности для обнаружения объектов — сначала стимулируя базовое понимание, а затем требуя высокой точности.Тестирование проводилось на бенчмарке MEGA-Bench из440 задач — от анализа графиков до OCR. Экспериментальные модели Orsta (7B и 32B параметров), обученные с V-Triune, показали прирост производительности до +14,1% по сравнению с базовыми версиями. На задачах восприятия (обнаружение объектов в COCO), улучшения достигли +12,17% для mAP@50. Для математических задач (MathVista) результаты выросли на 5%, а в OCR — на 1-2%. При этом система стабильно работала даже при обучении на смешанных данных, что косвенно подтвердило ее универсальность. Minimax открыли (но пока не загрузили его в репозиторий) код V-Triune и модели Orsta: 🟢Orsta-32B-0326 - стабильная версия на более поздней QwenVL-2.5-32B; 🟠Orsta-32B-0321 - версия с замороженным ViT на базе QwenVL-2.5-32B-0321; 🟢Orsta-7B - на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct. ⚠️ В версии 0321 попытки совместного обновления визуального и языкового модулей приводили к взрыву градиентов, поэтому ViT пришлось заморозить. В 0326, благодаря исправлениям в архитектуре, RL-тренинг стал стабильнее. 0326 рекомендуется для задач, где критична точность и надежность форматов ответов. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #RL #Framework #MiniMax
# Clone repo
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
# Install requirements
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install -r requirements.txt
# Run
video_path="your_video.mp4"
image_path="your_image.png"
python inference.py \
--config config/hunyuan-portrait.yaml \
--video_path $video_path \
--image_path $image_path
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #HunyuanPortrait
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Чем хороша:
✅ Быстрее на 1.7× по сравнению с cuRobo
✅ Работает на CPU, GPU и даже TPU
✅ Написана полностью на Python — легко внедряется, не требует C++
✅ Подходит для промышленных роботов, симуляторов, гуманоидов
Подходит для:
— инженеров робототехники
— разработчиков симуляций
— ML-исследователей в motion planning
▪️ Репозиторий: https://github.com/chungmin99/pyroki
▪️ Сайт: http://pyroki-toolkit.github.io
▪️ Статья: https://arxiv.org/abs/2505.03728
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #robots
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
