![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 19 672 subscribers, ranking 6 666 in the Technologies & Applications category and 33 343 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 672 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.
19 672
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}
🌟Open Interpreter — полное управление компьютером при помощи запросов на естественном языке
Open Interpreter предоставляет интерфейс естественного языка для управления компьютером.
Можно общаться с Open Interpreter через ChatGPT-подобный интерфейс прямо в терминале.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
6–9 июля проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 3 июля — и всего за 3 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с девятью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
🎙️StreamSpeech: Мощная модель синхронного перевода речи.
StreamSpeech - это бесшовная модель “Все в одном” для автономного и синхронного распознавания речи, перевода речи и синтеза речи.
▪page: https://ictnlp.github.io/StreamSpeech-site/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2406.03049
▪code: https://github.com/ictnlp/streamspeech
@Devsp — Подписаться
⚡️ DeepSeek-Coder-V2: Первая модель с открытым исходным кодом, превосходящая GPT4-Turbo в кодинге и математике
DeepSeek-Coder-V2, модель языка кода Mixture-of-Experts (MoE) с открытым исходным кодом, которая обеспечивает производительность, сравнимую с GPT4-Turbo, в задачах, специфичных для кода.
В частности, DeepSeek-Coder-V2 дополнительно проходит предварительное обучение на промежуточной контрольной точке DeepSeek-V2 с дополнительными 6 триллионами токенов.
▪HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct
▪Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2/blob/main/paper.pdf
▪Попробовать: https://chat.deepseek.com/sign_in?from=coder
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• NLP, Catboost и тематическое моделирование: создаем модель для прогнозирования цен с использованием новостей
• Погружение в xLSTM – обновленную LSTM, которая может оказаться заменой трансформера
• MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
Как устроены ChatGPT, Siri, Алиса и Маруся — и какие навыки нужны, чтобы запускать такие продукты?
Узнайте у Владимира Васильева, руководителя направления из Сбера, разрабатывающего русскую версию ChatGPT.
Приходите на бесплатный онлайн-практикум от ТГУ и Skillfactory 27 июня в 19:00 мск.
За 1,5 часа эксперт расскажет:
— что такое обработка естественного языка;
— как использовать ее для анализа текстов, проверки бизнес-идей и научных гипотез;
— какие технологии сейчас востребованы на рынке.
Регистрируйтесь бесплатно по ссылке: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqxGqxvb
Получите в подарок курс по математике.
Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530
Разбор статьи про KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
В основе всех архитектур глубокого обучения лежит многослойный перцептрон (MLP). У него есть веса и нейроны, в которых расположены функции активации. Этой парадигмой ученые пользуются с 1957 года, когда ее предложил Фрэнк Розенблатт.
Сейчас, спустя 67 лет, исследователи из MIT представили альтернативу MLP – новую архитектуру нейронной сети, получившую название Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), в которой реализовано перемещение активаций на «ребра» сети.
Читать...
📊 NLP, Catboost и тематическое моделирование: создаем модель для прогнозирования цен с использованием новостей
В этой статье я расскажу, как на одном из проектов мы занимались прогнозированием на месяц вперед с помощью методов NLP, Catboost и тематического моделирования на новостном потоке.
Читать...
Погружение в xLSTM – обновленную LSTM, которая может оказаться заменой трансформера
Архитектура LSTM была предложена в 1997 году немецкими исследователями Зеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. С тех пор она выдержала испытание временем: с ней связано много прорывов в глубоком обучении, в частности именно LSTM стали первыми большими языковыми моделями.
Читать далее
⚡️VideoLLaMA 2 — набор open-source Video-LLM, предназначенных для генерации видео
VideoLLaMA 2 — логическое развитие прошлых моделей, включает в себя специализированный компонент пространственно-временной свертки (STC), который эффективно улавливает сложную динамику на видео.
🖥GitHub
🤗 Демо на HF
🤗 Модель VideoLLaMA 2 на HF
@Devsp — Подписаться
⚡️Semantic Kernel — open-source SDK, который позволяет интегрировать LLM от OpenAI, с Hugging Face и другие, с обычными языками программирования типо C#, Python и Java
Семантическое ядро достигает этого, позволяя вам определять плагины , которые можно объединить в цепочку всего за несколько строк кода.
Однако что делает Semantic Kernel особенным , так это его способность автоматически управлять плагинами с помощью ИИ.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
MusicGPT — это приложение, которое позволяет эффективно запускать новейшие модели искусственного интеллекта музыкального поколения локально, на любой платформе и без установки тяжелых зависимостей, таких как Python или фреймворки машинного обучения.
На данный момент он поддерживает только MusicGen от Meta, но планируется обеспечить прозрачную для пользователя поддержку различных моделей генерации музыки.
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🌟dstack — open-source cистема оркестрации контейнеров для запуска AI-систем в любом облаке или ЦОДе
dstack— это механизм оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, предназначенный для рабочих нагрузок ИИ в любом облаке или центре обработки данных.
Поддерживаемые поставщики облачных услуг включают AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda, TensorDock, Vast.ai, RunPod и CUDO.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️WebLLM — высокопроизводительный браузерный движок для инференса LLM
WebLLM — это высокопроизводительный механизм вывода LLM в браузере, который переносит вывод языковой модели непосредственно в веб-браузеры с аппаратным ускорением.
Все работает внутри браузера без поддержки сервера и ускоряется с помощью WebGPU.
Также WebLLM поддерживает целый ряд моделей, включая Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral, Qwen и многие другие.
🖥GitHub
🟡Доки
🟡Чат с WebLLM
@Devsp — Подписаться
👤 AGiXT — open-source платформа, которая позволяет легко организовать выполнение сложных задач различными AI-агентами
AGiXT — это динамическая платформа автоматизации искусственного интеллекта, разработанная для организации эффективного управления инструкциями ИИ и выполнения задач среди множества поставщиков.
Решение сочетает в себе адаптивную обработку памяти с широким спектром команд для улучшения понимания и реагирования ИИ, что приводит к более эффективному выполнению задач.
🖥GitHub
🟡Доки
🟡Примеры использования
@Devsp — Подписаться
🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:
• SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
• Простые способы ускорения обучения PyTorch-моделей
• L-MAGIC: Language Model Assisted Generation of Images with Coherence
🌟 SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
Новый метод генерации видео позволяет генерировать динамические и согласованные видео за 1 проход.
Обширные эксперименты показывают, что метод обеспечивает конкурентоспособное качество генерации синтезированных видео со значительно меньшими вычислительными затратами для процесса шумоподавления.
🟡Страничка SF-V
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
