![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}
🌟CriticGPT — модель на основе GPT-4, которая помогает увидеть ошибки в ответах ChatGPT
CriticGPT, модель на основе GPT-4, пишет критические замечания по ответам ChatGPT, чтобы помочь тренерам-людям заметить ошибки во время RLHF.
Ключевой частью RLHF является сбор сравнений, в которых люди, называемые тренерами ИИ, оценивают различные ответы ChatGPT по отношению друг к другу.
🟡Блог-пост OpenAI
🟡Статья
@Devsp — Подписаться
🧠 На пороге AGI: эксперты прогнозируют появление ИИ, способного выполнять любую интеллектуальную задачу, с которой справится человек
И это будет game-changer!
Сегодня нейросети это:
▪️ $13 триллионов к глобальному ВВП к 2030 году
▪️ Убийца творческих профессий (услуги SMM сократились на 13%)
▪️ Прорыв в медицине (ИИ редактирует ген человека)
▪️ Бизнес ассистент
▪️ Инструмент манипуляции общественным мнением (читающий Кровосток дипфейк Барака Обамы)
▪️ Управление силой мысли (гейминг без применения конечностей)
▪️ Интимный партнер (да-да)
▪️ Кандидат в парламент (ИИ прирнимает участие в выборах)
▪️ Спасатель
Список можно продолжать до бесконечности! За последние несколько лет ИИ уже успел перевернуть правила игры во многих отраслях нашей жизни. Но с приходом AGI все это покажется нам цветочками.
Биг Дата рассказывает о том, как технологии меняют окружающий мир, и осмысливает роль человека в его взаимоотношениях с машиной. Мы уверены, что наше взаимодействие с ИИ станет определяющим фактором дальнейшего развития общества!
💪🏼 Подписывайтесь и качайте нейроскилы с Биг Дата!
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• ESPNet XEUS - новая SoTA распознавания речи
• Непреодолимая легкость повышения утилизации GPU
• Pyramid Attention Broadcast — подход, позволяющий генерировать видео в режиме реального времени
• SPPO — инструмент оптимизации предпочтений языковой моделью
🔥ESPNet XEUS - новая SoTA распознавания речи
Мультиязычная модель распознавания речи и перевода от Университета Карнеги-Меллона, которая обучена более чем 4000 языкам!
Он предварительно обучен на более чем 1 миллионе часов общедоступных наборов речевых данных.
Его скрытые состояния также могут использоваться с k-средними для семантической речевой токенизации.
▪️ HF: https://huggingface.co/espnet/xeus
▪️ Dataset: https://huggingface.co/datasets/espnet/mms_ulab_v2
@Devsp — Подписаться
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
- личный ментор по траектории обучения;
- доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
- опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqwQc6QY
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
🗣 MARS 5 TTS: новая модель от компании Camb AI для генерации голоса и преобразования текста в речь с открытым исходным кодом
Модель следует двухэтапному конвейеру AR-NAR с принципиально новым компонентом NAR.
Всего с 5 секундами аудио и фрагментом текста MARS5 может генерировать речь даже для сложных и разнообразных просодических сценариев, таких как спортивные комментарии, аниме и многое другое.
Идентификация говорящего определяется с помощью файла аудиоссылки длительностью от 2 до 12 секунд, при этом длина около 6 секунд дает оптимальные результаты.
▪️Github: https://github.com/Camb-ai/MARS5-TTS
▪️Demo: https://www.camb.ai/
▪️HF: https://huggingface.co/CAMB-AI/MARS5-TTS
▪️Colab: https://colab.research.google.com/github/Camb-ai/mars5-tts/blob/master/mars5_demo.ipynb
@Devsp — Подписаться
Deep Learning — суперсила, работающая подобно человеческому мозгу.
Специалисты в этой области разрабатывают нейросети, объединяя анализ данных и программирование. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - это все их работа.
Deep Learning Инженеров нанимают крупные компании, а начальная зарплата в среднем 120 000 рублей в месяц.
Создавать и обучать такие нейросети вы научитесь в онлайн-школе Data Science KARPOV.COURSES.
Учиться вы будете у практикующих специалистов — поэтому за 4 месяца вы получите все знания и навыки, которые пригодятся в реальной работе. Школа поможет вам с трудоустройством — 89% студентов находят работу в первые 3 месяца благодаря карьерному сопровождению.
Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду DEVVSP : https://clc.to/erid_LjN8KHkv3
🤩 Pyramid Attention Broadcast — подход, позволяющий генерировать видео в режиме реального времени
PAB — это первый подход к созданию видео на основе диффузионных трансформеров в реальном времени, обеспечивающий качество без потерь и не требующий обучения.
PAB оптимизирует работу с механизмом внимания, что позволяет достичь 21.6 FPS с 10.6-кратным ускорением для популярных моделей генерации видео на основе DiT, включая Open-Sora, Open-Sora-Plan и Latte.
🟡Страничка Pyramid Attention Broadcast
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🌟SPPO — инструмент оптимизации предпочтений языковой моделью
SPPO может значительно повысить производительность LLM без сильных внешних сигналов, таких как ответы или предпочтения от GPT-4.
Он может превзойти модель, обученную с помощью итеративной прямой оптимизации предпочтений (DPO), среди прочих методов.
🖥GitHub
🤗 Hugging Face
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🔥В OTUS стартует курс "Machine Learning. Professional", обучение на котором позволит последовательно освоить современные инструменты анализа данных и на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения.
Студенты курса выбирают самостоятельно темы выпускных работ, поэтому все выпускные проекты на курсе–это ценные исследования для ML.
⚡08 июля в 18.00 мск приглашаем на открытый урок курса "Дерево решений - простой и интерпретируемый ML-алгоритм", на котором мы:
- разберем алгоритм решающего дерева (дерева решений), который широко применяется для решения задач машинного обучения;
- применим полученные знания на практике для решения задачи классификации.
👉Регистрация https://otus.pw/xxhZ/?erid=LjN8Juyf4
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных
• EAGLE — метод, позволяющий ускорить генерацию ответов от LLM
• «Midjourney на коленке, но теперь с S3». Как хранить генерации с промптами в объектном хранилище
🖥Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных
Библиотека unstructured предоставляет компоненты с открытым исходным кодом для приема и предварительной обработки изображений и текстовых документов, таких как PDF-файлы, HTML, документы Word и многие другие.
Unstructured модульные функции и соединители образуют целостную систему, которая упрощает прием и предварительную обработку данных, делая ее адаптируемой к различным платформам и эффективной в преобразовании неструктурированных данных в структурированные выходные данные.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🦾 EAGLE — метод, позволяющий ускорить генерацию ответов от LLM
EAGLE позволяет экстраполировать вектора контекстных признаков второго верхнего слоя LLM, что значительно повышает эффективность генерации.
EAGLE в 2 раза быстрее Lookahead (13B), и в 1.6 раз быстрее, чем Medusa (13B).
🤗 Hugging Face
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого проекта и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля.
Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля
Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли.
Задача участников – разработать сервис, который сможет автоматически создавать смету на основе электрических схем. Проект должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет.
➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас
🐍 Scikit-LLM — библиотека Python, призванная упростить разработку сложных и готовых к продакшену конвейеров NLP
Scikit-LLM может взаимодействовать с различными провайдерами LLM, независимо от того, работают ли они локально (например, GPT4All) или в облаке (включая Azure, OpenAI и Vertex AI).
Scikit-LLM поддерживает широкий спектр задач анализа текста, включая классификацию, анализ эмоциональной составляющей и т.д.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟Cambrian-1 — семейство мультимодальных LLM, ориентированных на CV-задачи
Cambrian-1, семейство мультимодальных LLM (MLLM), разработанных с использованием подхода, ориентированного на зрение.
🟡Страничка Cambrian-1
🖥GitHub
🤗 Hugging Face
@Devsp — Подписаться
Митап для DS и ML-разработчиков от МТС
4 июля | 18:30
Офлайн в Москве | Онлайн
Что будет в программе:
— Эксперты из RnD расскажут, как как адаптировать Open Source-модели генеративного ИИ, чтобы с минимальными ресурсами получить приемлемое качество дообучения.
— Обсудим, что такое персональные ИИ-решения и как в МТС создавали персональных Аватара и Ассистента.
— Узнаем про LLM от экспертов MTS AI.
Очных участников ждут нетворкинг и ламповый вечер в пространстве летнего кинотеатра в парке «Музеон». Все желающие смогут присоединиться онлайн.
Регистрируйтесь по ссылке.
