¡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 294 628 suscriptores, ocupando la posición 331 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 279 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 294 628 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 411, y en las últimas 24 horas de -195, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.72%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.41% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 22 754 visualizaciones. En el primer día suele acumular 15 946 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 179.
- 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 28 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.
294 628
Suscriptores
-19524 horas
-1 5847 días
-6 41130 días
Archivo de publicaciones
294 580
Repost from Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
📣 Центр непрерывного образования ФКН приглашает на Летнюю школу по аналитике и Data Science!
Вас ждут лекции и мастер-классы от спикеров из Яндекса, МТС, Тинькофф, Альфа-Банка, Х5 Group, Дзен, Genotek, Мегафона и не только.
Приглашаем всех, кто хочет разобраться:
🔷 Зачем осваивать анализ данных? Как справиться с огромным потоком данных в компании и использовать их на пользу бизнеса?
🔷 Какие сегодня есть тренды в ИИ и как устроены современные технологии?
🔷 Как Data Science применяется в разных индустриях: ритейле, телекоме и медицине? Какие знания в области нужны для работы аналитика в банке?
🔷 Что нужно изучить, чтобы стать аналитиком данных или специалистом по Data Science? Чем аналитик данных отличается от специалиста по data science?
Школа подойдет как тем, кто только решил освоить новую профессию, так и начинающим специалистам.
🗓 Когда: 19-20 августа 2023
📌 Где: здание Вышки в Москве на Покровском бульваре, 11
Участие бесплатное для всех желающих, нужно зарегистрироваться до 14 августа.
294 580
🚀 Unified Model for Image, Video, Audio and Language Tasks
UnIVAL is a 0.25B-parameter unified model that is multitask pretrained on image and video-text data and target image, video and audio-text downstream tasks.
Унифицированная модель с для задач обработки изображений, видео, аудио и языка.
🖥 Github: https://github.com/mshukor/unival
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16184
⭐️Project: https://unival-model.github.io/
☑️ Demo: https://huggingface.co/spaces/mshukor/UnIVAL
ai_machinelearning_big_data
294 580
5 августа, в 11:00 по белградскому времени пройдёт вебинар о карьере разработчиков в сербском офисе Nebius. Подключайтесь!
Мы поговорим обо всём, что стоит знать кандидату. Вы сможете познакомиться с одним из тимлидов разработки Nebius и узнаете про:
— Процесс собеседования
— Критерии отбора
— Переезд
— Плюсы работы в нашем сербском офисе
Вебинар пройдёт на русском языке. Он будет полезен всем опытным разработчикам, которые рассматривают Сербию как страну для переезда или уже здесь находятся.
Регистрация обязательна
#реклама, https://nebius.com
Erid: LdtCKUBSC
294 580
🔥 MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework
MetaGPT, an innovative framework that infuses effective human workflows as a meta programming approach into LLM-driven multi-agent collaboration.
MetaGPT - инновационный фреймворк, позволяющий назначать различные роли GPT для создания ит-продуктов и решения сложных задач. MetaGPT принимает на вход однострочное описание задачи и выдает пользовательские истории / конкурентный анализ / требования / структуры данных / API / документы и т.д.
🖥 Github: https://github.com/geekan/metagpt
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.00352v1
☑️ Roadmap: https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/ROADMAP.md
ai_machinelearning_big_data
294 580
Этой осенью состоится международная конференция AI Journey 2023, в рамках которой с марта по август проходит отбор научных работ по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Самые интересные работы будут опубликованы в научном журнале с международной аудиторией, а автор лучшей статьи получит приз - 1 миллион рублей.
Не упустите свой шанс принять участие в отборе и получить возможность опубликовать свою статью, а также выступить с докладом на конференции AI Journey! Поторопитесь — осталось совсем немного времени! Подать заявку и ознакомиться с Правилами отбора можно на сайте AI Journey
294 580
⏩ SEED-Bench: Benchmarking Multimodal LLMs with Generative Comprehension
A benchmark for evaluating Multimodal LLMs using multiple-choice questions.
Система генерации вопросов с несколькими вариантами ответов, ориентированных на конкретные параметры оценки, включающая процессы автоматической фильтрации и ручной проверки.
🖥 Github: https://github.com/ailab-cvc/seed-bench
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16125v1
☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/seed-bench
ai_machinelearning_big_data
294 580
Курс по соревновательному Data Science👨💻
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник.
⚡️В программе курса тебя ждет:
* Продвинутая работа с pandas и numpy
* Генерация, визуализация и фильтрация признаков
* Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить
* Стекинг и блендинг моделей
* Ускорение вычислений и оптимизация памяти
* Парсинг данных из открытых источников
* Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам
* Нейронки для табличных данных
* Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое
🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике.
🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.
294 580
+2🦙 ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs
🔨ToolLLM aims to construct open-source, large-scale, high-quality instruction tuning SFT data to facilitate the construction of powerful LLMs with general tool-use capability.
Открытая платформа для обучения, настройки и оценки больших языковых моделей.
git clone git@github.com:OpenBMB/ToolBench.git
🖥 Github: https://github.com/openbmb/toolbench
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16789v1
⭐️Project: openbmb.github.io/ToolBench/
☑️ Demo: https://github.com/openbmb/toolbench#web-ui
ai_machinelearning_big_data294 580
Как создавать качественные ML-системы
Команда VK Cloud перевела две статьи о ML-проектах. В первой части подробнее о жизненном цикле, ценности для бизнеса, важности проектной документации и концепциях PoC или MVP.
Во второй части: Data-centric ИИ, данны для обучения, разметка и очистка, синтетические данные, Data Engineering и ETL.
💼 Habr: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749850/
⏩ Habr2: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749852/
ai_machinelearning_big_data
294 580
📷 Powerful Multi-Task Transformers for Scene Understanding
TaskExpert, a novel multi-task mixture-of-experts model that enables learning multiple representative task-generic feature spaces and decoding task-specific features in a dynamic manner.
Мощные многозадачные модели трансформеров для анализа и понимания сцен.
🖥 Github: https://github.com/prismformore/multi-task-transformer
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.15324v1
🔗 State of art: https://paperswithcode.com/sota/monocular-depth-estimation-on-cityscapes-3d?p=joint-2d-3d-multi-task-learning-on-cityscapes
ai_machinelearning_big_data
294 580
Для старта карьеры в машинном обучении не хватает опыта?
Решайте реальные рабочие задачи на Симуляторе ML. Под руководством ведущих Data Scientists — Валерия Бабушкина и Богдана Печёнкина — вы не просто прокачаете отдельные навыки, а поймёте, как сводить бизнес-задачи к задачам машинного обучения. Поработав над проектами различного уровня сложности, вы научитесь:
- Понимать, какие у бизнеса есть проблемы и какими метриками их можно измерить
- Проводить А/В-тесты, чтобы подтверждать прирост метрик
- Формулировать задачу для модели
- Выбирать подходящую модель и обучать её
- Организовывать процесс доставки данных для модели
- Оборачивать модель в сервис и деплоить его
После симулятора вы сможете успешно пройти собеседование на позицию в сфере Machine Learning, получить хорошую работу и приносить пользу бизнесу уже с первых дней.
Симулятор работает в режиме подписки и постоянно пополняется новыми задачами.
Присоединяйтесь!
294 580
+2👗 Fashion Matrix: Editing Photos by Just Talking
Hierarchical AI system called Fashion Matrix dedicated to editing photos by just talking.
Fashion Matrix объединяет различные визуальные и языковые модели и в комплексного ИИ-помощника в области моды.
Система состоит из трех модулей: Fashion Assistant, Fashion Designer и AutoMasker, которые используют LLM в качестве поддержки интеллектуальной обработки текста.
🖥 Github: https://github.com/Zheng-Chong/FashionMatrix
⭐️ Project:
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13240
👁 Video: https://www.youtube.com/watch?v=1z-v0RSleMg&t=3s
⏩ Demo : https://3040fb6b6c32c3715e.gradio.live/
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/densepose
ai_machinelearning_big_data
294 580
+2NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection
NeRF-Det - это новый метод обнаружения трехмерных объектов на основе RGB-изображений. В методе NeRF используется для явной оценки 3D-геометрии объекта, что повышает эффективность распознавания.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/nerf-det
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.14620v1
⚡ Project: https://chenfengxu714.github.io/nerfdet/
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/arkitscenes
ai_machinelearning_big_data
294 580
⚡️Маст-хэв список программистов, каналы с последними книжными новинками, библиотеками, разбором кода и актуальной информацией, связанной с вашим языком программирования.
Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке.
Python: t.me/pro_python_code
C#: t.me/csharp_ci
C/C++/ t.me/cpluspluc
Машинное обучение: t.me/machinelearning_interview
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Devops: t.me/devOPSitsec
Go: t.me/Golang_google
Базы данных: t.me/sqlhub
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
🎞 YouTube канал: https://www.youtube.com/@uproger
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
294 580
🐧 Tracking Anything in High Quality
Новый фреймворк для высокопроизводительного отслеживания и сегментации объектов.
🖥 Github: https://github.com/jiawen-zhu/hqtrack
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13974v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ovis
ai_machinelearning_big_data
294 580
Just wanted to share with you that CrunchDAO is organizing the ADIA Lab Market Prediction Competition with a 100 000 USD Prize pool!
Here is what we offer (on top of the 100 000$ Prize pool) for you to participate).
- 128$ (40$Crunch) if you score > 3.5
- 320$ (100$Crunch) if you score > 4
These rewards are paid in $Crunch (you can swap it against USDC whenever you want).
They are only intended for you and can only work if you register through this link : https://crunchdao.com/live/adialab?referral=Sfodpwltzyn6Li3
The challenge of the competition is to rank the investments from best to worst at each given date. The scoring function for the competition is based on Spearman's rank correlation, which measures how well the predicted ranking of the investments matches up with the actual ranking.
294 580
🦙 LLM Attacks
Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models.
Метод атак, заставляющий llm модели генерировать нежелательное поведение.
🖥 Github: https://github.com/llm-attacks/llm-attacks
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.15043v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ethics-1
ai_machinelearning_big_data
294 580
ANNOUNCING SDXL 1.0
The Stability AI team is proud to release as an open model SDXL 1.0, the next iteration in the evolution of text-to-image generation models.
Stability AI объявили о выпуске Stable Diffusion 1.0 XL, новой версии популярной модели для генерации изображений. SDXL 1.0 представляет собой базовую модель с 3,5B параметров и пайплайн с ансамблем моделей из 6,6B параметров.
💫 Announcement: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement
🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/generative-models
⭐️ Clip: https://clipdrop.co/stable-diffusion
ai_machinelearning_big_data
294 580
⏩ Edge Guided GANs with Multi-Scale Contrastive Learning for Semantic Image Synthesis
ECGAN новая система для решения сложной задачи семантического синтеза изображений.
🖥 Github: https://github.com/ha0tang/ecgan
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12084v1
🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes
ai_machinelearning_big_data
294 580
Думаете о международной карьере, но боитесь, что не хватит английского? Практикуйте его в разговорных клубах для IT-специалистов.
За пять дней вы:
- узнаете, как готовиться к собеседованию на английском
- попробуете использовать фреймворк STAR на примере собеседования
- потренируетесь вести дискуссию и вежливо отстаивать свою точку зрения
- получите подарки от Яндекс Практикума
Формат: закрытый телеграм-канал и два воркшопа в Zoom. В канале вы получите чек-листы и будете решать упражнения. На воркшопах — сможете попрактиковаться с преподавателем и другими студентами.
Ведущая: Василиса Шеромова. Преподаватель на курсах английского для работы в IT. Опыт преподавания: больше 10 лет. Пять лет работала менеджером по маркетингу в IT-компаниях.
