Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Data Science
Open in Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science
Channel Data Science (@datascienceiot) is an active participant. Currently, the community unites 41 907 subscribers, ranking 3 245 in the Technologies & Applications category and 15 287 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 41 907 subscribers.
According to the latest data from 17 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -34 over the last 30 days and by -10 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.10% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 645 views. Within the first day, a publication typically gains 1 301 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 18 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.
41 907
Subscribers
-1024 hours
-47 days
-3430 days
Posts Archive
41 902
Share Your Attention: Transformer Weight Sharing via Matrix-based Dictionary Learning
📚 Read
@datascienceiot
41 902
На ИТ-Пикнике планируют поднять темы о том, как ИИ учится рассуждать, как устроено автономное вождение, зачем людям нужен опенсорс и кто кого доучит: GenAI или платформы. Крупнейший ИТ-фестиваль пройдет уже в следующую субботу.
@datascienceiot
41 902
Рекомендательные сис#темы пыtаю9тся пре$дсkaзать, какие о!бъекty buдут инте@ресны поlз0вате&лю, имeя опр*д*л*nnyu info%рмаtciu о 1go пr0f1le_8xZ$@.
Кажется, анонсируют событие про нейронки и реком!
41 902
Schmidhuber’s Fast-Weight work of 1991-92 introduced an explicit mechanism for token-to-token interaction inside recurrent neural networks (RNNs).
Each time step wrote an outer-product fast weight that linked the current hidden state (a “key”) with a “value.”
📚Статья
@datascienceiot
41 902
Андрей Рыбинцев, более 10 лет развивавший ИИ в Авито, стал управляющим директором по ИИ и вошел в состав правления. Сейчас платформа масштабирует внедрение ИИ в продукты, сервисы и внутренние процессы компании.
Теперь все ключевые ИИ-команды компании — около 900 специалистов из департаментов Data Science, Поиска и Рекомендаций, Аналитики данных — объединятся под его управлением. Также в компании будет сформирован новый кластер AI Experience, который сосредоточится на развитии ассистентов на базе генеративного ИИ.
По словам Рыбинцева, он с командой планирует масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране.
Рыбинцев стоял у истоков построения ИИ-инфраструктуры в компании: внедрял Trust & Safety, антифрод, развивал ML-модерацию, масштабировал Data Science. Под его руководством также было запущено семейство генеративных моделей — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision.
41 902
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion
Google keeps pushing on diffusion.
📚Paper
@datascienceiot
41 902
Разработан метод, который позволяет видеть, как внутри ИИ появляются смыслы и менять их в процессе генерации без переобучения модели
Исследователи из T-Bank AI Research представили на ICML 2025 метод, позволяющий анализировать и управлять поведением языковых моделей без переобучения. Он отслеживает, как смыслы формируются внутри модели, и позволяет точечно усиливать или подавлять темы в генерации текста. Метод не требует дополнительных расходов и применим для уже обученных LLM.
📚Paper
@datascienceiot
41 902
Альфа-Банк и ВШЭ запустили магистратуру — «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте»
Магистранты будут:
— работать с HR-аналитикой и DevRel
— разрабатывать web- и мобильные HR-сервисы
— учиться формировать, развивать и мотивировать команды
Учиться можно бесплатно. Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в банке, лучшие получат оффер в команду. Заявки принимают до 8 августа.
@datascienceiot
41 902
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work.
👉 Read
@datascienceiot
41 902
Repost from AI VK Hub
В рекомендациях есть две точки зрения:
1. Бигтех: закинем в нейросеть пару петабайт данных, добавим побольше трансформерных блоков, тысячи видеокарт — и вот вам рексис нового поколения. Но вы не сможете это проверить, потому что только у нас столько данных.
2. Академия: пораскинем мозгами, добавим inductive bias в линейный автоэнкодер и получим соту на всех открытых датасетах. Обучаем на макбуке 19 года.
Мы любим оба подхода, но на ридинг-группе поговорим про второй. Роман Логойда, ML-инженер AI VK, представит статью Why is Normalization Necessary for Linear Recommenders?
🔹Начало встречи 24 июля в 18:00.
Зум: ссылка
ID: 313 292 5940
Код: 473906
Параллельно запустим стрим прямо в канале AI VK Hub.
41 902
Anthropic just released a research paper.
Inverse Scaling in Test-Time Compute
📚 Читать
@datascienceiot
41 902
Открыт приём статей в научный журнал Международной конференции по ИИ — AI Journey.
Главный приз за лучшую статью — 1 миллион рублей. Ключевые работы опубликуют в спецвыпуске «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.
Что даёт участие:
• Шанс выиграть 1 000 000₽
• Публикация в авторитетном журнале с индексацией Scopus/WoS
• Возможность представить исследование на площадке конференции AI Journey 2025
Условия:
— Статья должна быть оригинальной (не опубликована ранее)
— Принимаются работы на русском и английском
— Дедлайн — 20 августа 2025
Как подать заявку: https://aij.ru/science
41 902
Изучить все разделы современного Data Science — этой осенью в НИУ ВШЭ
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук Вышки предлагает возможность обучения на различных IT-курсах и программах: от базовых курсов по математике и Python до продвинутых специализаций по Data Science.
Программа профессиональной переподготовки «Специалист по Data Science»
- Полный цикл обучения Data Science: от базовых разделов математики и программирования до нейросетей и работы c Big Data. Первая программа переподготовки, аккредитованная Альянсом в сфере ИИ.
Очные курсы:
- «Математика для анализа данных»
- «Алгоритмы и структуры данных»
- «Python для автоматизации и анализа данных»
- «Прикладная статистика для машинного обучения»
- «Машинное обучение»
- «Глубинное обучение»
При подаче заявки до 31 июля вы сохраняете старую цену в новом учебном году.
Реклама. НИУ "ВШЭ". ИНН 7714030726. erid: 2SDnjcLngeJ
