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 20 019 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 20 019 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.
20 019
Subscribers
-924 hours
-557 days
-7330 days
Posts Archive
⚡️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
Совмещайте очную магистратуру и работу комфортно
Яндекс Практикум и РАНХиГС заканчивают набор на онлайн-программу «Data Science в экономике»:
— учёба полностью онлайн, включая сессии;
— очное обучение с дипломом РАНХиГС и всеми льготами;
— фундаментальные знания от Института ЭМИТ РАНХиГС, который находится на 5-м месте в рейтинге SuperJob по уровню зарплат выпускников;
— практический опыт экспертов Яндекса.
Оплатить учёбу можно разными способами: всю сумму сразу, по семестрам или с помощью госкредита — тогда ежемесячный платёж составит от 500 ₽, а государство погасит часть кредита за вас.
→ Узнать подробности и подать заявку
Реклама. ООО «Яндекс». ИНН 7736207543
😀 Эмоциональный синтез в Алисе: как устроен
В этой статье вы узнаете, как команда Яндекса работала над обновлением Алисы в части выражения эмоций. Для этого в Алису внедрили технологию эмоционального синтеза, позволяющую ассистенту голосом выражать широкий диапазон эмоций. Такая обновленная Алиса пока живет только в Станции Лайт 2, а позже появится и на других умных устройствах.
Читать...
🚀Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы
В этой статье мы рассмотрим, как оптимизировать запросы, чтобы извлечь максимум из взаимодействия с нейросетями, особенно с моделями языковых нейросетей (LLM) таких как ChatGPT, а также мы обсудим, какие параметры учитывать при создании промптов, как задавать вопросы и использовать контекст, чтобы получать ответы, соответствующие вашим нуждам.
Читать...
❓Базы данных не справляются с нагрузкой? Ищете способы улучшить их производительность и надежность?
Ждем вас на открытом вебинаре «Кластерные возможности MongoDB» 21 августа в 20:00 мск, где мы разберём:
- варианты репликации MongoDB для надежного хранения данных;
- как шардировать кластер MongoDB для эффективного распределения нагрузки;
- как выбрать ключ шардирования для оптимальной работы.
Урок будет полезен разработчикам, администраторам баз данных и DevOps-инженерам.
Спикер Николай Лапшин — опытный разработчик, архитектор, тимлид, ментор и преподаватель.
Встречаемся в преддверии старта курса «Базы данных». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/8k0t/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Введение в MLflow
В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры, а также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow.
Читать...
🤩DeepSeek-Prover-V1.5: использование обратной связи помощника по доказательствам для обучения с подкреплением и поиска по дереву Монте-Карло
Языковая модель с открытым исходным кодом, разработанную для доказательства теорем в Lean 4, которая улучшает DeepSeek-Prover-V1 за счет оптимизации как процессов обучения, так и вывода.
Предварительно обученная на DeepSeekMath-Base со специализацией на формальных математических языках, модель проходит контролируемую тонкую настройку с использованием улучшенного набора данных для формального доказательства теорем, полученного из DeepSeek-Prover-V1.
Дальнейшее уточнение достигается за счет обучения с подкреплением с обратной связью помощника по доказательству (RLPAF).
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Вебинар «От сырых данных до готового AI-сервиса за 10 минут»
30 августа в 17:00 будем разбирать и выполнять тестовое задание ML-инженера в BigTech.
На собеседованиях в ИТ часто встречаются задания в стиле «описать путь от модели в локальном Jupyter-ноутбуке до готового сервиса, к которому можно обращаться по API».
На вебинаре поговорим о способах решения подобных задач и о том, как сделать из любой ML-модели готовый сервис. Дополнительно разберем основные принципы и инструменты MLOps.
Вебинар будет полезен ML и MLOps-инженерам, Data Scientists, DevOps- и Data-инженерам, менеджерам технических продуктов.
Программа
🔹 Создаем готовый ML API в Jupyter-ноутбуке.
🔹 Проводим версионирование модели, разбираем возможности и функции MLflow.
🔹 Налаживаем жизненный цикл модели.
🔹 Организовываем хранение ML-артефактов и пространство для командной работы над библиотекой моделей для разных задач.
Регистрируйтесь на вебинар — мы пришлем ссылку на трансляцию в день мероприятия, а после вышлем запись.
Зарегистрироваться бесплатно
🔍OpenResearcher: использование ИИ для ускоренных научных исследований
Инновационная платформа, которая использует методы искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения процесса исследования, отвечая на разнообразные вопросы исследователей.
Он создан на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеграции больших языковых моделей (LLM) с актуальными знаниями, специфичными для предметной области.
OpenResearcher позволяет исследователям экономить время и повышать свой потенциал для открытия новых идей и осуществления научных прорывов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔥 Прикладная независимая конференция по data science
Организаторы HighLoad++ делают первую офлайн конференцию AiConf 2024. И это не просто конференция, а площадка для обмена опытом, общения и профессионального роста для Data Scientist, ML инженеров.
➡️ Среди тем конференции:
- Работа со звуком
- Компьютерное зрение и генерация изображений
- Обработка естественного языка
- Рекомендательные системы и поиск
- Умные механизмы
- Дискуссии на тему "ML будущего"
- Оптимизация использования железа
➡️ На AiConf 2024 вас ждут:
-Более 700 участников
- Доклады от Эмели Драль, Олега Бартунова, Алексея Голомедова
- Свежие доклады от лидеров рынка Ozon, Яндекса, Huawei, а также из реального сектора
- Рассказы о кейсах и технологиях, которые можно сразу применить в своих проектах. Всё свежее, из первых рук
— Неформальное общение на afterparty
❗️Кстати, ребята в своем телеграм-канале (https://t.me/UseDataConfChannel) делают розыгрыш офлайн-билета, приглашаем поучаствовать.
До встречи на AiConf 2024!
