![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]
Open in 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
Show more![Network: 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}
📈 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 19 674 subscribers, ranking 6 664 in the Technologies & Applications category and 33 344 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 674 subscribers.
According to the latest data from 07 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -98 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.47%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.49% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 469 views. Within the first day, a publication typically gains 883 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- 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.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @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 08 November, 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.
19 674
Subscribers
-224 hours
-257 days
-9830 days
Posts Archive
![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}
МТС Web Services запустила два новых кластера виртуальной инфраструктуры с графическими ускорителями, тем самым увеличив собственные GPU-мощности для обучения искусственного интеллекта на 40%. До конца года эта цифра увеличится еще в 3-4 раза.
Запуск новых сегментов позволит большему числу предприятий упростить и ускорить обучение и инференс собственных AI- и ML-моделей, за счет размещения их в облаке MWS. Инфраструктура подойдет для работы с любыми AI-моделями во всех отраслях экономики. А получить доступ к ней можно из любой точки страны.
Также до конца года на базе GPU-инфраструктуры будут развернуты: платформа для разработки, обучения и развертывания ML-моделей, уже готовые модели ИИ для разных индустрий и направлений, доступные по API и AI-сервисы по модели SaaS.
@Devsp — Подписаться
🗣Dolphin: длинный контекст как новая модальность для энергоэффективных языковых моделей на устройстве
Подход решает проблемы значительного потребления энергии и задержек, присущие моделям на устройстве.
Dolphin использует компактный декодер параметров 0,5B для извлечения обширной контекстной информации во встраивание памяти, существенно сокращая длину входных данных для первичной модели декодера параметров 7B.
Этот инновационный метод позволяет обрабатывать существенно более длинные контексты без типичных вычислительных затрат, связанных с расширенными последовательностями входных данных.
Эмпирические оценки демонстрируют 10-кратное улучшение энергоэффективности и 5-кратное сокращение задержек по сравнению с обычными методами обработки полноразмерного контекста без потери качества ответа.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Как тренировать нейросети быстрее, ускорить машинное обучение и визуализацию данных?
Серверы с GPU ускоряют вычисления, проведение ML-экспериментов и анализа больших данных, а еще легко справляются с классификацией изображений и распознаванием речи. Необязательно иметь собственный сервер, можно арендовать GPU в облаке в Selectel.
В 2024 году облако Selectel вошло в топ-3 лучших российских провайдеров рейтинга GPU Cloud, по версии CNews.
Преимущества аренды облачного сервера с GPU в Selectel:
- Гибкие конфигурации. Возможность выбрать сервер как готовой, так и произвольной конфигурации с нужной видеокартой. Мгновенное масштабирование под растущие нагрузки.
- Большой выбор карт в наличии : А2, А30, A100, A2000, A5000, Tesla T4, GTX1080 и RTX 2080.
- Оплата за фактически использованные ресурсы от 29 ₽/час
- Безопасность хранения и обработки данных. Облачные серверы соответствуют 152-ФЗ (УЗ-1), есть сертификаты PCI DSS, а также ISO 27001, 27017, 27018 и другие
Арендуйте серверы с GPU с почасовой оплатой: https://slc.tl/dscnh
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785 Erid: 2VtzqvqmQ7X
🔥K-Sort Arena: Efficient and Reliable Benchmarking for Generative Models via K-wise Human Preferences
Эффективная и надежная платформа, основанная на ключевом понимании: изображения и видео обладают более высокой интуитивностью восприятия, чем тексты, что позволяет быстро оценивать несколько образцов одновременно.
K-Sort Arena использует сравнения K-wise, позволяя моделям K участвовать в соревнованиях «все против всех», которые дают гораздо более богатую информацию, чем парные сравнения. Для повышения надежности системы мы используем вероятностное моделирование и байесовские методы обновления.
Благодаря своей высокой эффективности K-Sort Arena может непрерывно включать новые модели и обновлять таблицу лидеров с минимальным количеством голосов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⛅️Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций
В этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.
Читать...
🤗CustomCrafter: индивидуальная генерация видео с сохранением движения и возможностей концептуальной композиции
Новую структуру, которая сохраняет способность модели генерировать движение и концептуальные комбинированные способности без дополнительного видео и тонкой настройки для восстановления.
Для сохранения концептуальной комбинированной способности мы разрабатываем модуль plug-and-play для обновления нескольких параметров в VDM, улучшая способность модели захватывать детали внешнего вида и способность концептуальных комбинирований для новых субъектов.
Используя подключаемость наших модулей обучения объекта, мы уменьшаем влияние этого модуля на генерацию движения на ранней стадии шумоподавления, сохраняя возможность генерировать движение VDM.
На более поздней стадии шумоподавления мы восстанавливаем этот модуль, чтобы восстановить детали внешнего вида указанного объекта, тем самым обеспечивая точность внешнего вида объекта.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• MLSecOps: почему, зачем и кому это нужно?
• Практический кейс реализации AutoML в банке
• ML в маркетинге: как модели делают банк более чутким к негативу
👀Sapiens: Foundation for Human Vision Models
Семейство моделей для четырех основных задач, связанных с зрением человека: оценка позы в 2D, сегментация частей тела, оценка глубины и прогнозирование нормалей поверхности.
Модели изначально поддерживают вывод высокого разрешения 1K и чрезвычайно легко адаптируются для отдельных задач путем простой тонкой настройки моделей, предварительно обученных на более чем 300 миллионах изображений человека в дикой природе.
Простая конструкция модели также обеспечивает масштабируемость — производительность модели для разных задач улучшается по мере того, как мы масштабируем количество параметров с 0,3 до 2 миллиардов.
Sapiens постоянно превосходит существующие базовые показатели по различным бенчмаркам, связанным с зрением человека.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡️MeshFormer: High-Quality Mesh Generation with 3D-Guided Reconstruction Model
Модель реконструкции с разреженным видом, использующая явную 3D-структуру, входное руководство и контроль обучения.
Вместо трипланового представления модель сохраняет признаки в 3D-вокселях, комбинируя трансформаторы и 3D-свертки для интеграции проективного смещения.
Она обрабатывает RGB-вход и генерирует карты нормалей, предсказываемые с помощью 2D-моделей диффузии, что улучшает обучение геометрии.
Кроме того, использование Signed Distance Function (SDF) с рендерингом поверхности позволяет напрямую создавать качественные сетки, избегая сложных алгоритмов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🎓 Архив слитых курсов прямо в телеграм!
Вот огромная база материалов, которая пополняется каждый день!
>Python (96гб видео)
>С++(51 курсов)
>Java (23гб видео)
>Базы данных (50гб курсов)
>C# (45гб курсов)
>Английский (101гб курсов)
>PHP (43гб видео)
>Мобильная разработка (22гб курсов)
>Go ( 132гб видео)
>Rust (35 гб видео)
>SQL (43гб видео)
>MySQL (31гб видео)
>Другое (1679 гб видео)
⛓ Огромный кладезь топовых материалов более 20198Гб: Курсов, свежих книг, шпаргалок, гайдов , лекций, — всё в одном месте: @datacours
