Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Science | Machinelearning [ru]
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | Machinelearning [ru]
Channel Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 20 010 subscribers, ranking 6 722 in the Technologies & Applications category and 33 728 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 010 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 -73 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.09%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.89% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 619 views. Within the first day, a publication typically gains 779 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
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.
20 010
Subscribers
-924 hours
-557 days
-7330 days
Posts Archive
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
