en
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 20 010 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 20 010 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.

20 010
Subscribers
-924 hours
-557 days
-7330 days
Posts Archive
​​🌟Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами Dot — это автономное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для беспрепятственного взаимодействия с документами и файлами с использованием локальных LLM и поисковой дополненной генерации (RAG). Он вдохновлен такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia, обеспечивающими удобный интерфейс для тех, у кого нет опыта программирования. Используя Phi-3 LLM по умолчанию, Dot обеспечивает доступность и простоту сразу после установки. 🖥GitHub 🟡Страничка Dot @DevspПодписаться

​​😉Использование генеративного ИИ для автоматизации дата инжиниринга В этой статье автор расскажет о генеративном искусственном интеллекте (Gen AI) и его использовании в инженерии данных, а также о LLM и ее характеристиках, способах использования в различных приложениях и важности качества данных и дизайна платформы данных для эффективного использования LLM-моделей. Читать...

Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️ Платформа позволяет создавать аналитическ
Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️ Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов. Какие задачи будут в вашем планере: 👉 Ведение стримов разработки витрин. 👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки. 👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация. Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD. Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉

​​🫥 Как устроен Representation Finetuning, родившийся из идеи интерпретируемости LLM В этой статье мы расскажем о том, к каким конструктивным идеям приводит исследование интерпретируемости. Читать...

​​⏳Как построить MVP AI-сервис и сэкономить время В этой статье мы расскажем, как и зачем нужно генерировать картинки, в нашем случае реалистичные концепты архитектурных объектов, с помощью ИИ и за минимальное количество ресурсов. Читать...

Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополни
+1
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополнительные деньги всегда будут под рукой вместе с CASHBACK картой от МТS Теперь ты можешь совершать срочные покупки, когда это нужно, а расплачиваться за них в течение 111 дней! Без процентов и дополнительных платежей. А еще на каждую покупку по карте есть щедрый кешбэк: ◾ Каждую неделю на разные категории: 10% ◾ В супермаркетах: 5% ◾ На доставку еды, в кафе и ресторанах: 5% ◾ Магазины одежды: 5% ◾ Покупки у партнеров сервиса МТС Cashback: до 25% Платите любыми картами за косметику, технику, одежду и многое другое Обслуживание по карте бесплатно. Не откладывай покупки на потом, оформляй CASHBACK карту от МТS и покупай любимые товары уже сейчас.

​​🔥Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость Весь рабочий процесс глубокого обучения упрощается с помощью Burn, поскольку вы можете отслеживать прогресс своего обучения с помощью эргономичной панели управления и выполнять логические выводы повсюду, от встроенных устройств до больших кластеров графических процессоров. Burn был создан с нуля с учетом обучения и умозаключений. Также стоит отметить, насколько Burn по сравнению с такими фреймворками, как PyTorch, упрощает переход от обучения к развертыванию, устраняя необходимость изменения кода. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

​​🤖Обзор новых Open Source LLM. Или как локально запустить аналог ChatGPT В этой статье мы расскажем что в них особенного, а также как и зачем их запускать локально. Читать...

​​⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений. Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

⚡️ Хабр подвел итоги конкурса «Технотекст», в тройку лидеров в номинации ML попали:Статья Виктора Юрченко из Яндекса с рассказом о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение • Научно-популярная статья Игоря Котенкова из Open Data Science с разбором работы ChatGPT • Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer. @DevspПодписаться

​​🌟ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM Assistant. Она поддерживает английский и китайский языки. Версия HuggingFace с открытым исходным кодом представляет собой предварительно обученную модель в течение 40 000 часов без SFT. 🖥GitHub 🤗 Погонять в Hugging Face 🟡Страничка ChatTTS @DevspПодписаться

​​⚡️Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face. Можно выбирать разные стили и экспериментировать. 🤗 Scribble SDXL @DevspПодписаться

​​🔥MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне MiniCPM-V — это серия конечных мультимодальных LLM (MLLM), предназначенных для понимания визуального языка. Модели принимают изображение и текст в качестве входных данных и обеспечивают высококачественный текстовый вывод. Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков, активно используется квантование для общей оптимизации. 🖥GitHub @DevspПодписаться

​​👾 Разметка данных в Label Studio при помощи GPT-4: интеграция ML Backend В этой статье автор расскажет как можно объединить GPT-4 с бэкендом машинного обучения (ML Backend) Label Studio. Читать...

​​💻 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале Elia- это приложение для взаимодействия с LLM, которое полностью работает на вашем терминале и предназначено для работы с клавиатурой, эффективно и интересно в использовании. Он хранит ваши разговоры в локальной базе данных SQLite и позволяет вам взаимодействовать с различными моделями. 🖥 GitHub @DevspПодписаться

​​🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation • Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде • Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM

​​🚀 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM Open WebUI — это расширяемый, многофункциональный и удобный автономный веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме. Он поддерживает различные программы LLM, включая Ollama и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

🌟 Релиз YandexGPT 3 Lite Стала доступна облегченная версия генеративной модели Яндекса третьего поколения. YandexGPT 3 Lite лучше и быстрее решает задачи в режиме реального времени, поэтому будет полезна в разных сценариях бизнеса. Особенно там, где важна оперативность ответов. Например, для колл-центра или при ответе в чат-боте на сайте. На Хабре вышла статья, где команда YandexGPT подробно рассказала о ключевых этапах обучения. Например, об этапе выравнивания (Alignment), включающем в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Без него команда не смогла бы добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро). ✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/ @DevspПодписаться

​​🤖Машинное обучение: мост между бизнесом и Data Science В этой статье автор расскажет о зонтичном термине data science, о взаимосвязи его отраслей, основных задачах, которые может решать машинное обучение, а также о том, как эти задачи можно перевести на язык бизнеса. Читать...

✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В этом году будет 5 номинаций: ▪️ Первая публикация, ▪️ Исследователи, ▪️ Молодые научные руководители, ▪️ Научные руководители, ▪️ Преподаватели ML. Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей. ↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.