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 20 002 subscribers, ranking 6 722 in the Technologies & Applications category and 33 703 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 20 002 subscribers.
According to the latest data from 21 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -75 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 8.29%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.70% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 658 views. Within the first day, a publication typically gains 740 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 22 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.
20 002
Subscribers
-324 hours
-367 days
-7530 days
Posts Archive
Станьте аналитиком данных с нуля на курсах Яндекс Практикума:
→ 1С-аналитик
→ Аналитик данных
→ Системный аналитик
→ Бизнес аналитик
→ Специалист по Data Science
◾️ Выберите профессию исходя из личных предпочтений и начните учиться бесплатно.
⚡20 марта в 20.00 мск приглашаем на открытый урок курса “Reinforcement Learning” в OTUS, на котором построим торгового агента с использованием фреймворка FinRL.
На эфире мы:
- посмотрим на один из свободно распространяемых фреймворков для моделирования финансового рынка;
- узнаем, как реализовать модель и построить торгового агента в несколько строк кода с использованием FinRL;
- ответим на все возникающие вопросы.
👉Регистрация https://otus.pw/l3Zc/?erid=LjN8K3eXi
💡Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику и решение финансовых задач, таких как управление финансовым портфелем и задачи кредитного скоринга. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
🖼 AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
Модуль Plug-and-Play, превращает большинство моделей сообщества в генераторы анимации без необходимости дополнительного обучения.
🖥Github: https://github.com/guoyww/animatediff/
💻Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2307.04725
📁Project: https://animatediff.github.io/
@Devsp — Подписаться
erid: LjN8KZtnU
Почему стоит прокачивать свои навыки в Machine Learning в 2024 году?
Это верный способ не отстать от индустрии, которая развивается со скоростью света — а значит постоянно расти в зарплате и открывать новые карьерные возможности.
При этом важно учиться у тех, кто сам работает с машинным обучением в крупных компаниях — например, у преподавателей «karpov.courses» на курсе Start ML.
Программа построена так, чтобы любой желающий мог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Обучение включает в себя и теорию, и отработку знаний на практических задачах, поэтому через 7 месяцев обучения вы сможете уверенно выйти на рынок и начать искать работу по новой профессии.
Как показывает статистика, 89% студентов школы находят работу в течение трех месяцев после обучения.
Курс стартует 14 марта — присоединяйтесь: https://clc.to/n0-ZrA
Получите скидку 5% по промокоду DEVSP до 28.03.2024
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.
⚡️ LongAnimateDiff, a text2video model for generating extended videos.
Модель LongAnimateDiff обучена генерировать видео с переменным количеством кадров от 16 до 64 кадров.
Эта модель совместима с исходной моделью AnimateDiff. Для достижения оптимальных результатов мы рекомендуем использовать шкалу движения 1,15.
🖥Code: https://github.com/Lightricks/LongAnimateDiff
🎓HF: https://huggingface.co/spaces/Lightricks/LongAnimateDiff
@Devsp — Подписаться
❓Хотите стать экспертом в архитектуре Clickhouse всего за несколько часов - и совершенно бесплатно?
🔍 Присоединяйтесь к уникальному практическому занятию от OTUS, и исследуйте вдоль и поперек все аспекты Clickhouse в прямом эфире с признанным специалистом! Откройте для себя мир:
1. Колоночного хранения данных
2. Векторных запросов
3. Масштабируемости и надежности
4. Оптимизации для последних поколений оборудования
5. Гибких индексов, адаптированных к вашим нуждам
💡Не упустите шанс расширить свои знания и навыки, которые помогут вам выделиться на рынке работы. Все это в компании единомышленников и коллег по учебе!
⏰ Запишите дату и время - 21 марта в 20:00 по МСК. Станьте частью эксклюзивного курса «NoSQL» от OTUS. У нас даже предусмотрена рассрочка на обучение!
✅ Нажмите на ссылку и пройдите короткий тест, чтобы забронировать свое место на бесплатном уроке и получить доступ к записи!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru✔️ AIJack: Security and Privacy Risk Simulator for Machine Learning
AIJack — это простой в использовании инструмент моделирования с открытым исходным кодом для проверки безопасности вашей системы искусственного интеллекта от угонщиков.
Он предоставляет передовые методы безопасности, такие как дифференциальная конфиденциальность, гомоморфное шифрование, K-анонимность и федеративное обучение, чтобы гарантировать защиту вашего ИИ.
🖥Code: https://github.com/Koukyosyumei/AIJack
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.17667v1
⚡️Docs: https://koukyosyumei.github.io/AIJack/
@Devsp — Подписаться
⚡️ MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models
MotionDirector может настраивать модели распространения текста в видео для создания видеороликов с желаемыми движениями.
🖥Github: https://github.com/showlab/MotionDirector
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.08465
⭐️Project: showlab.github.io/MotionDirector/
@Devsp — Подписаться
🤓Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control
Было показано, что большие языковые модели (LLM) демонстрируют широкий спектр возможностей, таких как написание кода робота из языковых команд, что позволяет неспециалистам управлять поведением роботов, изменять их на основе обратной связи или составлять их для выполнения новых задач.
Однако эти возможности (обеспечиваемые контекстным обучением) ограничены краткосрочными взаимодействиями, при которых отзывы пользователей остаются актуальными только до тех пор, пока они соответствуют размеру контекста LLM, и могут быть забыты при длительных взаимодействиях.
В этой работе мы изучаем тонкую настройку LLM для написания кода роботами, чтобы запомнить их контекстное взаимодействие и улучшить их обучаемость.
▪proj: https://robot-teaching.github.io
▪paper: https://arxiv.org/abs/2402.11450
▪code: https://colab.research.google.com/drive/1YcRN_kklw3cVVJNvgK_IEV6nDce9EJWK
@Devsp — Подписаться
😍 PeRFlow: Piecewise Rectified Flow as Universal Plug-and-Play Accelerator
Rectified Flow — многообещающий способ ускорения предварительно обученных диффузионных моделей.
Новая модель изучает кусочно-линейный вероятностный поток, который может эффективно генерировать высококачественные изображения всего за 4 шага, называемый кусочно-выпрямленным потоком (PerFlow).
▪Github
▪Project
@Devsp — Подписаться
🚀 GPM AdTech Challenge
от «Газпром-Медиа» и Getintent
Когда: 18-30 марта
Формат: гибридный
Призовой фонд: 1 000 000 рублей
Ты можешь стать победителем независимо от своего технического бэкграунда. Выбирай один из трех треков, создавай прототип и выигрывай 1 000 000 рублей.
Регистрация до 13 марта: https://cnrlink.com/gpmdsml
🎙 Frontend Мeetup от Росбанка
Когда: 22 марта
Формат: очный, Казань
Вас ждут доклады специалистов Росбанка, СберМаркета и VK Добра.
Авторы лучших вопросов получат мерч.
Регистрация до 18 марта: https://cnrlink.com/rbkazandsml
💢 «Халява, приди!» от Codenrock
Когда: весь март
Формат: онлайн
Реши несложные, но увлекательные задачи по программированию и получи возможность стать обладателем промокода на любой маркетплейс. Это ли не халява?
Регистрация до 20 марта: https://cnrlink.com/halyavadsml
Реклама. ООО "ЦУКЕР СТУДИЯ". ИНН 7751071015. erid: LjN8JyzST
🏎 TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image
TripoSR, современной модели с открытым исходным кодом для быстрой 3D-реконструкции с прямой связью из одного изображения, совместно разработанной Tripo AI и Stability AI.
Используя принципы Большой модели реконструкции (LRM), TripoSR предлагает ключевые достижения, которые значительно повышают скорость и качество 3D-реконструкции.
▪page: https://tripo3d.ai
▪paper: https://drive.google.com/file/d/1LWlZPT2aASi9jHiGVhDSr4YCTANoFW5t/view
▪code: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
@Devsp — Подписаться
🏎 TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image
TripoSR, современной модели с открытым исходным кодом для быстрой 3D-реконструкции с прямой связью из одного изображения, совместно разработанной Tripo AI и Stability AI.
Используя принципы Большой модели реконструкции (LRM), TripoSR предлагает ключевые достижения, которые значительно повышают скорость и качество 3D-реконструкции.
▪page: https://tripo3d.ai
▪paper: https://drive.google.com/file/d/1LWlZPT2aASi9jHiGVhDSr4YCTANoFW5t/view
▪code: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR
@Devsp — Подписаться
Не получается найти классную работу на удаленке, сидишь каждый день и смотришь вакансии? @TopSelectionWeb3 поможет тебе вырасти как специалисту
💼 Приходи на еженедельный разбор профилей LinkedIn в прямом эфире, от победителя Binance Хакатон
💼 Как всегда поделимся секретами чтобы ваш профиль привлекал жирные офферы. И, конечно же, будем разбирать настоящие профили в прямом эфире.
📆 Дата: 10 марта (вс) в 14:00 по мск
А также совсем скоро 14 марта, @TopSelectionWeb3 раскроет секреты, как кратно увеличить свой доход, работая в Web3/блокчейн-проектах. Приходи и начинай зарабатывать в Web3 вместе с нашей дружной аудиторией
Если хотите разбор своего кейса, то кидайте свои LinkedIn в комментарии под последним постом
🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
В этой статье мы представляем StyleTTS 2, модель преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с помощью больших моделей речевого языка (SLM) для достижения синтеза TTS на человеческом уровне. StyleTTS 2 отличается от своего предшественника тем, что моделирует стили как скрытую случайную величину с помощью моделей диффузии, чтобы генерировать наиболее подходящий стиль для текста, не требуя эталонной речи, достигая эффективной скрытой диффузии, одновременно используя разнообразный синтез речи, предлагаемый моделями диффузии.
🖥Github: https://github.com/yl4579/StyleTTS2
🔥Colab: https://colab.research.google.com/github/yl4579/StyleTTS2/blob/main/
⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/styletts2/styletts2
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2306.07691
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🥩Page: styletts2.github.io
@Devsp — Подписаться
🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Набор данных ImageNet содержит 14 197 122 аннотированных изображения в соответствии с иерархией WordNet. С 2010 года набор данных используется в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), эталоне в классификации изображений и обнаружении объектов. Публично опубликованный набор данных содержит набор обучающих изображений, аннотированных вручную.
🖥Github: https://github.com/LTH14/rcg
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701
🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Devsp — Подписаться
🖼 Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength
В этом документе представлена новая структура, которая позволяет настраивать количество изменений на пиксель или на область изображения . Нашу структуру можно интегрировать в любую существующую модель распространения, дополнив ее этой возможностью. Такой детальный контроль над количеством изменений открывает широкий спектр новых возможностей редактирования, таких как контроль степени изменения отдельных объектов или возможность вводить постепенные пространственные изменения.
▪code: github.com/exx8/differential-diffusion
▪page: differential-diffusion.github.io
▪paper: arxiv.org/abs/2306.00950
@Devsp — Подписаться
Представляем первый коммерческий релиз СУБД SoQoL!
SoQoL — это инновационная российская СУБД, созданная с нуля на основе новейших достижений, потребностей рынка, глубоких научных знаний и богатого опыта команды экспертов в области разработки программного обеспечения.
СУБД SoQoL не имеет ограничений специализированных СУБД и:
🔵 работает с большими дисковыми массивами данных;
🔵 реализует все требования ACID без исключений;
🔵 предоставляет различные уровни изоляции транзакций;
🔵 и конечно же поддерживает хорошо знакомый пользователям стандарт ANSI SQL.
СУБД SoQoL представляет собой транзакционную систему управления базами данных с производительностью, кратно превосходящей ведущие системы, как на рынке России, так и за его пределами.
Больше информации о СУБД SoQoL: https://tglink.io/484746807edf?erid=LjN8K4R3k
