¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Machinelearning
Ir al canal en Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning
El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 295 277 suscriptores, ocupando la posición 333 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 275 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 295 277 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 346, y en las últimas 24 horas de -267, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.71% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 23 454 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 873 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 183.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
295 277
Suscriptores
-26724 horas
-1 5017 días
-6 34630 días
Archivo de publicaciones
295 292
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?
Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/dbfG
Реклама ООО "Нетология" 2VSb5wU3gtx
295 292
+4
🌟 Omost — использование мощи LLM, пишущих код, для генерации изображений
Проект Omost предоставляет LLM, которые будут писать коды для компоновки фрагментов изображений с помощью виртуального агента Canvas. Таким образом можно сгенерировать даже сложные изображения с хорошим качеством.
В настоящее время Omost предоставляет 3 предобученные LLM, основанные на вариациях Llama3 и Phi3.
Все модели обучены на смешанных данных, состоящих из
(1) точных описаний изображений из нескольких датасетов, включая Open-Images,
(2) данных, полученных путем автоматического аннотирования изображений,
(3) данных от DPO,
(4) небольшого количества данных от мультимодальной GPT4o
На последних 2 изображениях приведён код, который необходим для генерации изображения таким образом
🖥 GitHub
🤗 Попробовать на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
295 292
🌟 Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами
Dot предназначено для простого взаимодействия с документами и файлами (.pdf, .docx, .xlsx, .pptx, .md) с помощью локальных LLM и технологии Retrieval Augmented Generation.
Dot было вдохновлено такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia
По умолчанию использует Phi-3
🖥 GitHub
🟡 Страничка Dot
@ai_machinelearning_big_data
295 292
Как девушке построить карьеру в инжиниринге данных?
Любить математику, смело говорить о своих ожиданиях от работы даже на позиции стажера и еще кое-что, о чем Мария Косарев рассказала здесь. Она прошла длинный путь от стажера до главы Департамента анализа данных и моделирования в Газпромбанке.
@ai_machinelearning_big_data
295 292
🌟 GPT Researcher — автономный агент на основе GPT, выполняющий комплексное онлайн-исследование по любой заданной теме
—
pip install gpt-researcher
Пример использования GPT Researcher:
from gpt_researcher import GPTResearcher
query = "why is Nvidia stock going up?"
researcher = GPTResearcher(query=query, report_type="research_report")
# Conduct research on the given query
research_result = await researcher.conduct_research()
# Write the report
report = await researcher.write_report()295 292
+1
🔥 unsloth — файнтюнинг Llama 3, Mistral, Phi и Gemma LLM, уменьшение потребления памяти на 80%, ускорение в 2-5 раз
conda create --name unsloth_env python=3.10
conda activate unsloth_env
conda install pytorch-cuda=<12.1/11.8> pytorch cudatoolkit xformers -c pytorch -c nvidia -c xformers
pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
pip install --no-deps trl peft accelerate bitsandbytes295 292
💥 Международный онлайн-хакатон «Лидеры цифровой трансформации» стартовал!
ТЗ и датасеты уже доступны в личном кабинете. Но ты еще можешь выбрать задачу и влететь на хакатон до 5 июня!
Тебя ждет 25 задач, работа в команде до 5 человек над актуальными кейсами, современный коворкинг, возможность пропитчить свои решения, пропилотировать и внедрить свою разработку, шанс получить крутой оффер и показать, что ты лучший из лучших не только в России, но и во всем мире! И конечно, драйв, опыт и деньги!
Призовой фонд 50 000 000 рублей!
Приступай к разработке решения прямо сейчас!
Когда: 3-16 июня 2024 года
Формат: Онлайн из любой точки мира
Дедлайн регистрации: 5 июня 2024 года, 23:59 (мск)
Победитель получит 1 млн рублей, второе и третье место — по 600 тыс. и 400 тыс. рублей соответственно. Разработка стартовала уже сегодня!
Собирай команду в чате лидеров и регистрируйся на сайте.
295 292
🌟 V-Express — метод анимирования статичной фотографии лица с учётом позы, звука и самого изображения
Метод V-Express был представлен совсем недавно Cong Wang, Kuan Tian, Jun Zhang и другими как один из самых эффективных методов генерации таких анимаций, код и модель опубликованы
🖥 GitHub
🟡 Страничка V-Express
🤗 Модель на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
295 292
+1
🌟 Anthropic позволит создавать персональных помощников на базе ИИ-чат-бота Claude
Компания Anthropic расширяет возможности своего чат-бота Claude, построенного на основе генеративной нейросети. Теперь любой пользователь сможет создать для себя персонализированного помощника, например, для обработки электронной почты, совершения покупок в интернете или чего-то иного. Нововведение называется «использование инструментов» или «вызов функций» и его можно подключить к любому внешнему API по выбору пользователя.
Такой подход позволит создать персонализированного помощника, который будет, например, анализировать данные для создания персонализированных рекомендаций по продуктам, основываясь на истории покупок пользователя. Он также может быть полезен для генерации быстрых ответов на вопросы клиентов, например, при отслеживании статуса заказа или предоставления информации в качестве инструмента технической поддержки. Для создания такого помощника потребуется доступ к API и умение программировать. Новая функция может обрабатывать изображения, позволяя приложениям анализировать визуальные данные. К примеру, персональный помощник для дизайнера интерьеров может задействовать нейросеть для обработки снимков помещения и генерации индивидуальных предложений по его оформлению.
Взаимодействовать с новым инструментом можно будет через Messages API от Anthropic, а также на платформах Amazon Bedrock и Google Vertex AI. Стоимость использования основана на объёме текстовых запросов к нейросетям Claude, измеряемом в токенах. Обычно 1000 токенов соответствует примерно 750 словам. На этапе бета-тестирования самым быстрым и доступным вариантом стала модель Haiku: $0,25 за миллион введённых токенов и $1,25 за миллион токенов на выходе. Тестирование новой функции проходит с апреля и в нём принимают участие несколько тысяч клиентов Anthropic.
📎 Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
295 292
🖥 На выставке COMPUTEX 2024 генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг демонстрирует ускорение Pandas в 50 раз в GoogleColab после интеграции с RAPIDS cuDF.
Это работает без каких либо изменений кода, все, что нужно добавить
%load-ext cudf.pandas поверх кода pandas.
cuff обеспечивает ускорение помощью процессоров NVIDIA L4 Tensor Core.
Эти графические процессоры недавно стали доступны в Google Colab для пользователей с платной подпиской.
👉 Колаб-ноутбук с гайдом по запуску
Еще Дженсен Хуанг озвучил планы по выпуску новых продуктов Nvidia.
Nvidia планирует выпускать новые флагманские решения для дата-центров каждый год, постоянно наращивая их производительность и функциональность
Уже в следующем году ожидается выход графического процессора Blackwell Ultra, преемника нынешнего флагмана Blackwell
Blackwell Ultra будет оснащен памятью HBM3e с 12 кристаллами в стеке, что позволит увеличить объем на 50 % по сравнению с Blackwell, у которого память с 8 кристаллами.
В 2026 году будет представлен новый графический чип Rubin с памятью HBM4. Еще, появится центральный процессор Vera, который придёт на смену нынешнему Grace. Rubin — это будет суперчип, связка GPU+CPU, аналогично актуальному Grace Hopper. Кроме того, пропускная способность запатентованной Nvidia технологии интерконнекта NVLink будет удвоена до 3,6 Тбит/с (NVLink 6 против NVLink 5).
На 2027 г планируется выход улучшенной версии Rubin Ultra с HBM4 с 12 кристаллами в стеке вместо 8.
Nvidia намерена выжимать максимум из доступных на данный момент производственных техпроцессов, чтобы каждый год выводить на рынок новые решения, работающие на пределе возможного.
По словам Дженсена Хуанга, именно эта стратегия непрерывного совершенствования позволит компании сохранять лидерство в сфере решений для дата-центров.
📌 Полное выступление: https://www.youtube.com/watch?v=pKXDVsWZmUU
@ai_machinelearning_big_data295 292
+2
🔥 Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость
cargo new my_burn_app && cd my_burn_app/
cargo add burn --features wgpu295 292
🌟 Devil70B — нейросеть с выпиленной цензурой
Devil70B — это модель без цензуры и ограничений, во всяком случае так заявляют разработчики. Она отвечает на любой вопрос и поддерживает русский язык.
▶️ Задать вопрос Devil70B
@ai_machinelearning_big_data
295 292
⚡️ Flash версия Scribble SDXL
Это быстрая версия Scribble SDXL, о которой мы недавно писали.
Использует SDXL Flash и Scribble SDXL, что позволяет ещё быстрее получать качественные изображения из простых набросков и каракулей
🤗 Запустить на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
295 292
+2
🌟 InstaDrag: сложное редактирование изображений (поворот в пространстве, изменение формы и т.д.) с помощью простых жестов
InstaDrag — подход, позволяющий редактировать изображение с помощью простого жеста перетаскивания за ~1 секунду.
При этом InstaDrag справляется и со сложными деформациями части изображения, не представленными в обучающих данных (такие деформации — это, например, удлинение волос, искривление радуги и т. д.).
В будущем планируется интеграция InstaDrag с SDXL
🖥 GitHub
🟡 Страничка InstaDrag
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 292
⚡️ Итоги конкурса Технотекст от Хабра в номинации ML
Победителями жюри выбрало три работы:
🟡 Статья Виктора Юрченко из Яндекса про нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей.
🟡 Статья Котенкова Игоря из Open Data Science про то, как работает ChatGPT.
🟡 Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer.
@ai_machinelearning_big_data
295 292
⚡️ Codestral от Mistral AI — мощная модель, заточенная под работу с кодом
—
ollama run codestral:22b
29 мая Mistral представили Codestral с 22 миллиардами параметров.
Это генеративная модель с открытыми весами, предназначенная в первую очередь для задач генерации кода.
Умеет писать и рефакторить код, подсказывает наилучшие решения задач и даже паттерны проектирования. Её можно интегрировать в свои проекты с помощью API или просто использовать в VS Code. Нейросеть знает даже Fortran и COBOL.
🟡 Подробнее о Codestral
🟡 Чат с Codestral
🟡 Codestral на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data295 292
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 😉
295 292
🖥 Анонсирован новый ChatGPT Edu, созданный для образовательных учереждений.
Модель основана на GPT-4o и может работать с текстовой и визуальной информациией, с поддержкой передовых инструментов анализа данных.
ChatGPT Edu включает в себя средства безопасности и контроля корпоративного уровня для образовательных учреждений.
Новая модель дает возможность создавать пользовательские версии ChatGPT, и делиться ими для совместных исследований и обучения.
- Значительно более высокие лимиты на количество сообщений, чем в бесплатной версии ChatGPT
- Улучшены языковые возможности по качеству и скорости работы, поддерживается более 50 языков
- Надежная защита информации,конфиденциальность данных и продвинутые административные средства управления ИИ.
ChatGPT Edu призван заменить репетиторов и предоставляет:
* Обратную связь и поддержку
* Обучение и оценивание
* Интеграцию с образовательными ресурсами
openai.com/index/introducing-chatgpt-edu/
@ai_machinelearning_big_data
295 292
⚡️ Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр
Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face (спасибо
linoy_tsaban из X).
Можно выбирать разные стили и экспериментировать
🤗 Scribble SDXL
@ai_machinelearning_big_data295 292
✅ Друзья, этой осенью в Москве состоится Ai Conf 2024 – первая прикладная тематическая конференция по Data Science.
Темы конференции:
- работа со звуком
- компьютерное зрение и генерация изображений
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- разработка агентов
- академические исследования
- оптимизация использования железа и др.
Программа конференции будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей отраслей IT, Интернет и E-commerce, но и из отраслей реального сектора.
Вам есть чем поделиться? Отправляйте заявку на спикерство на сайте
🎁 Для всех наших спикеров предусмотрены бонусы: билет на конференцию; покроем ваши расходы на логистику, будь то поезд, самолет или автобус; предоставим вам номер в комфортабельном отеле рядом с местом проведения конференции; и, конечно, поможем подготовиться к выступлению.
Подробности о конфeренции AiConf
erid:2VtzqvzVtR3
Рекалма ООО «Конференции Олега Бунина»
ИНН 7733863233
