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 20 021 subscribers, ranking 6 726 in the Technologies & Applications category and 33 725 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 021 subscribers.
According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -63 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.21%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.21% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 645 views. Within the first day, a publication typically gains 843 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 7.
- 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 19 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.
20 021
Subscribers
-324 hours
-507 days
-6330 days
Posts Archive
🤨Можно ли доверять GPT-4o конфиденциальные данные?
В этой статье мы разберемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных».
Читать...
🔍MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models
Обучаемый метод обрезки, который устанавливает полуструктурированную разреженность в LLM, направленный на снижение вычислительных издержек во время вывода.
Вместо разработки нового критерия важности MaskLLM явно моделирует шаблоны N:M как обучаемое распределение с помощью выборки Gumbel Softmax.
Этот подход облегчает сквозное обучение на больших наборах данных.
Он позволяет настраивать маски для безпотерьного применения разреженности 2:4 к нижестоящим задачам или доменам.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔒Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
В этой статье мы рассмотрим основные стратегии защиты ваших моделей и приложений искусственного интеллекта.
Читать...
⚡️ IT-обучение теперь в Telegram!
В cвязи с недавнем замедлением Ютуба — лучшие обучающие каналы переехали в Telegram
Вот каналы для айтишников:
🖥 Data Science: @DataScience
📱 Python: @Python
📱 GitHub: @GitHub
⚙️ Backend: @Backend
🤓 Общее айти: @portalToIT
📱 Frontend: @Frontend
👩💻 Java: @Java
👩💻 C#: @Csharp
👩💻 С/С++: @Cpp
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩💻 Golang: @Golang
🖥 PHP: @PHP
👩💻 Моб. разработка: @MobDev
👩💻 Разработка игр: @GameDev
👩💻 DevOps: @DevOps
🤔 Хакинг & ИБ: @InfoSec
🐞 Тестирование: @QA
📱 Маркетинг: @Marketing
🖥 Дизайн: @Design
➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🤨Как настроить LLM на локальном сервере? Пошаговое руководство для ML-специалистов
В этой статье мы рассмотрим инструменты для оптимизации расходов, включая квантизацию и LoRA-адаптеры.
Читать...
🤖Геймдев и ИИ: как нейросети меняют правила игры
В этой статье мы рассмотрим различные аспекты применения ИИ в индустрии, его влияние на будущее видеоигр и даже рассмотрим первый в мире нейросетевой игровой движок.
Читать...
Разбираешься в AI? Покажи, на что способен – прими участие в международном соревновании AI Journey Contest. Призовой фонд – более 8 миллионов рублей!
Задачи, как всегда, масштабные и амбициозные. Участникам предстоит работать с SOTA-технологиями, выбрав одну или несколько из предложенных задач:
✔ Emotional FusionBrain 4.0 — создать мультимодальную модель, которая умеет круто понимать видео, отвечает на сложные вопросы и «чувствует» человеческие эмоции.
✔ Multiagent AI — разработать мультиагентную RL-систему, где агенты будут объединяться в различные схемы кооперации при решении задач. Эта задача суперполезна для научных исследований.
✔ Embodied AI — сделать робота-помощника, который будет решать сложные задачи взаимодействия с окружающей средой и человеком, общаясь на естественном языке.
✔ E-com AI Assistant — используя LLM GigaChat, создать AI-ассистента, который сможет рекомендовать пользователям релевантные товары для покупки на маркетплейсе Мегамаркет.
Кстати, в решении задач тебе может помочь нейросетевая модель GigaChat и другие AI-разработки Сбера!
Следующий шаг в развитии AI – за тобой! Переходи по ссылке, регистрируйся и успей решить задачи до 28 октября! Соревнование проводится при поддержке Института AIRI.
🧐Что такое Sampling method и как он работает в моделях нейросети Stable Diffusion
В этой статье мы рассмотрим метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX.
Читать...
😎DreamWaltz-G: Expressive 3D Gaussian Avatars from Skeleton-Guided 2D Diffusion
Новая обучающая структура для генерации анимируемых 3D-аватаров из текста.
Ядро этой структуры лежит в скелетно-управляемой перегонке оценок и гибридном 3D-представлении гауссова аватара.
В частности, предлагаемая скелетно-управляемая перегонка оценок интегрирует элементы управления скелета из 3D-шаблонов человека в 2D-модели диффузии, повышая согласованность надзора SDS с точки зрения вида и позы человека.
Это облегчает генерацию высококачественных аватаров, смягчая такие проблемы, как множественные лица, дополнительные конечности и размытие.
Обширные эксперименты показывают, что DreamWaltz-G очень эффективен в создании и анимации 3D-аватаров, превосходя существующие методы как по визуальному качеству, так и по выразительности анимации.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
• Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
• Полный гид по бенчмаркам LLM
🤙Полный гид по бенчмаркам LLM
В этой статье мы рассмотрим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков.
Читать...
❓Хотите узнать, как улучшить производительность вашего PostgreSQL-сервера и создавать собственные расширения?
Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем:
- архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти;
- роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность;
- как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer.
Читать...
🔒Шифруй то, шифруй это, или LLM под замком
В этой статье мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель.
Читать...
🤩От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
В этой статье расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Читать...
👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU
В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.
Читать…
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
• Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM
• Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами
🤩о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ
В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.
Читать...
🤖Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.
Читать...
