¡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 295 417 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 295 417 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.
295 417
Suscriptores
-26724 horas
-1 5017 días
-6 34630 días
Archivo de publicaciones
295 327
🌟 MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
—
brew install gabotechs/taps/musicgpt
MusicGPT позволяет запускать новейшие модели для генерации музыки локально на любой платформе, без установки тяжелых зависимостей, таких как ML-фреймворки.
В данный момент MusicGPT поддерживает только MusicGen от Meta, но в планах — ещё больше различных моделей генерации музыки.
Быстрый старт с помощью Docker:
docker run -it --gpus all -p 8642:8642 -v ~/.musicgpt:/root/.local/share/musicgpt gabotechs/musicgpt --gpu --ui-expose
или, используя cargo:
cargo install musicgpt
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data295 327
⚡️ Nemotron 4 340B!
Nvidia только что выпустила LLM размером 340B , модель близкую к производительности OpenAI GPT-4 🤯 NVIDIA не претендует на право собственности на какие-либо сгенерированные выходные данные. 💚
🧮 340 миллиардов параметров в контекстном окне 4k
🔢 Обучена на 9 триллионах токенов
🌎 Поддерживает более чем 50 языков и более чем 40 языков программирования
🧠 Трубует 16x H100 в bf16 и ~8x H100 в int4
🤗 Модель доступна на huggingface
▪Модель: https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-4-340b-666b7ebaf1b3867caf2f1911
▪Технический отчет: https://research.nvidia.com/publication/2024-06_nemotron-4-340b
295 327
+2
⚡️ Semantic Kernel — open-source SDK, который позволяет интегрировать LLM от OpenAI, с Hugging Face и другие, с обычными языками программирования типо C#, Python и Java
—
pip install semantic-kernel
Таким образом при помощи Semantic Kernel можно создавать LLM-агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а могут взаимодействовать с написанным кодом
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
6–9 июля проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 3 июля — и всего за 3 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с девятью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
295 327
⚡️ WebLLM — высокопроизводительный браузерный движок для инференса LLM
—
npm install @mlc-ai/web-llm
WebLLM позволяет осуществлять вывод LLM непосредственно в браузере с ускорением WebGPU.
WebLLM имеет полную совместимость с API OpenAI: поддерживаются потоковая передача, JSON-режим и многое другое.
Также WebLLM поддерживает целый ряд моделей, включая Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral, Qwen и многие другие
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Чат с WebLLM
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 dstack — open-source cистема оркестрации контейнеров для запуска AI-систем в любом облаке или ЦОДе
—
pip install "dstack[all]" -U
dstack поддерживает AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda, TensorDock, Vast.ai, RunPod и CUDO.
Также можно без проблем использовать dstack для запуска AI-систем на локальных серверах.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 PowerInfer-2 — быстрый вывод LLM на смартфоне
Встречайте PowerInfer-2 — высокооптимизированный фреймворк для вывода от LLM, разработанный специально для смартфонов. PowerInfer-2 поддерживает до 47B моделей Mixtral MoE, достигая скорости 11,68 токенов в секунду, что в 22 раза быстрее, чем у других современных фреймворков.
При использовании 7B моделей PowerInfer-2 тоже сохраняет высокую скорость
🤗 Hugging Face
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 327
⭐️ Новый генератор видео Dream Machine от Luma AI.
В отличие от Sora или KLING, он доступен для тестов.
Попробовать можно здесь: https://lumalabs.ai/dream-machine
295 327
+5
🌟 Mozilla выпустила сервис для ИИ-генерации веб-сайтов Solo 1.0
11 июня 2024 года компания Mozilla представила первый мажорный выпуск бесплатного сервиса для ИИ-генерации веб-сайтов под названием Solo.
Платформа для создания сайтов Solo 1.0 использует механизмы машинного обучения для автоматической генерации типовых элементов интерфейса. Проект позиционируется как инструмент, позволяющий пользователю быстро создать стильный и современный персональный или корпоративный сайт, не имея навыков веб-разработки.
Процесс создания сайта на базе решения Solo сводится к определению его тематики, выбору стиля шрифтов и цветовой гаммы, указанию типовых секций, таких как сведения о компании, расписание, отзывы клиентов, примеры работ и контактная информация.
После определения пользователем пожеланий ИИ-система Solo генерирует вариант веб-сайта, а затем предлагает в визуальном режиме адаптировать компоновку на свой вкус и добавить содержимое в шаблоны секций.
Стиль и базовое заполнение генерируется при помощи AI, а подходящие выбранной тематике изображения автоматически подбираются в каталоге Unsplash. Поддерживаются такие дополнительные возможности как вывод баннера согласия с использованием Cookie и SEO-оптимизация.
Публикация созданных сайтов в рамках сервиса бесплатна, а монетизация обеспечивается за счёт платной привязки к собственному домену (никто не мешает пользователю вручную перенести созданный сайт на свой хостинг). В будущем Mozilla планирует расширить спектр доступных стилей и режимов редактирования, а также добавить поддержку генерации изображений Favicon.
🟡 Solo
@ai_machinelearning_big_data
295 327
🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого предложения и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля.
Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли.
Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля
Задача участников – разработать решение, которое сможет автоматически создавать коммерческое предложения на основе электрических схем. Сервис должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет.
💼 Бренд EKF – это:
🔹 Ведущий производитель электрооборудования для ввода, распределения и учета электричества, автоматизации технологических процессов
🔹 Более 19 000 артикулов в номенклатуре
🔹 Собственные программы для интернета вещей – умный дом EKF Connect Home и IIoT EKF Connect Industry для промышленности
🔹 Международный бренд – продукция продается в 20 странах
Лучшие решения хакатона будут внедрены в реальный бизнес EKF. Система автоматического расчета сметы проекта поможет делать клиентам наиболее выгодное и оптимальное предложение.
🗓 Ключевые даты:
🔸 5 июля – открытие хакатона, старт работы над задачей
🔸 9-15 июля – серия чекпоинтов с экспертами
🔸 16 июля – окончание загрузки решений
🔸 18 июля – оглашение имен финалистов
🔸 19 июля – онлайн-питчинг проектов и определение победителей
➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас
295 327
⚡️ Встречайте только что вышла Stable Diffusion 3!
Самая лучшая бесплатная модель наконец обновилась.
Модель с 2 миллиардами параметров работает даже на ноутбуках,
Качество генерации —высочайшее, понимание промтов - на высочайшем уровне, генерирует даже картинки с текстом и все без ошибок!
анонс
Hugging Face.
295 327
🌟 Follow-Your-Emoji — метод, позволяющий тонко контролировать движения головы и лица
Причём этот метод позволяет управлять движениями произвольных лиц, в том числе нарисованных в разных стилях, а также скульптур и т.д.
Даже движения морды животных можно так анимировать
Метод основан на недавнем исследовании Yue Ma, Hongyu Liu, Hongfa Wang и их команды из Гонконгского университета, код опубликуют в ближайшем будущем
🟡 Страничка Follow-Your-Emoji с примерами
🖥 GitHub (скоро тут будет код)
@ai_machinelearning_big_data
295 327
Сбер проведет открытую технологическую конференцию GigaConf 2024.
27 июня в «Дизайн заводе» соберутся ведущие инженеры и разработчики из Сбера, Билайна, Positive Technologies, Т-Банка, МТС и других компаний.
Вместе они погрузят вас в темы:
— машинное обучение и искусственный интеллект;
— инструменты разработчика;
— DevOps;
— инженерия данных;
— безопасность приложений;
— системный анализ
— инновации и стратегии.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте конференции.
Участие бесплатное!
295 327
🔈 Separating the "Chirp" from the "Chat": Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
Исследователи Массачусетского технологического университета CSAIL и Google разработали алгоритм DenseAV, который предсказывает то, что он видит, исходя из того, что он слышит.
Он совершенно не контролируется и не использует текст во время обучения.
Алгоритм может соотносить объекты с видео со звуками, которые они издают.
Возможности DenseAV в области локализации основаны на новом методе dense contrastive loss, который наделяет его мощной способность запоминать и локализовывать слова и звуки по сравнению с широко распространенными методами.
DenseAV значительно превосходит известные методы семантической сегментации по речи и звуку.
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2406.05629
▪Website: https://aka.ms/denseav
▪Code: https://github.com/mhamilton723/DenseAV
▪Video: https://youtu.be/wrsxsKG-4eE
@ai_machinelearning_big_data
295 327
⚡️ Собственную разработку Яндекса YaFSDP выложили в опенсорс
С её помощью можно ускорить обучение больших языковых моделей с открытым исходным кодом до 25%, в зависимости от архитектуры и параметров нейросети.
YaFSDP лучше оптимизирует ресурсы графических процессоров на всех этапах обучения: pre-training (предварительное обучение), supervised fine-tuning (обучение с учителем), alignment (выравнивание модели). Благодаря этому библиотека стала использовать ровно столько памяти GPU, сколько нужно для обучения, а коммуникацию между графическими процессорами теперь ничто не замедляет.
▪️GitHub: https://github.com/yandex/YaFSDP
▪️Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817509/
@ai_machinelearning_big_data
295 327
+2
🌟 DeepXDE — библиотека Python для ML и PINN
—
pip install deepxde
В DeepXDE реализовано множество алгоритмов и поддерживается множество функций:
— DeepXDE позволяет писать код очень лаконично, практически как математическую формулировку
— очень простая работа с геометрическими объектами; примитивами являются — треугольник, прямоугольник, многоугольник, эллипс, звезда, куб, сфера, гиперкуб и гиперсфера; поддерживается работа с облаком точек
— можно учитывать 5 типов граничных условий: Дирихле, Неймана, Робина, периодические и общие, которые могут быть заданы на произвольной области или на множестве точек
В целом, отличная библиотека для PINN и подобных приложений
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
📆 20 июня поговорим, как AI меняет мир бизнеса.
➡️ Регистрация ⬅️
🖥 Искусственный интеллект трансформирует бизнес-реальность прямо сейчас.
➡️Помогает компаниям принимать обоснованные стратегические решения
➡️Выводит процессы на новый уровень эффективности
На вебинаре представители DIRECTUM и MWS расскажут, как уже сегодня крупный и средний бизнес использует ИИ для снижения затрат, улучшения клиентского опыта и создания конкурентных преимуществ на рынке.
Обсудим:
🔴Экосистему решений Directum. Возможности Directum RX Intelligence для ускорения бизнес-процессов и исключения человеческих ошибок
🔴Кейсы применения Directum RX Intelligence
для делопроизводства, бухгалтерии, договорного отдела, проектных команд, юристов, менеджеров
🔴 Преимущества размещения Directum RX Intelligence в облаке MWS. Вы узнаете, как мы помогаем бизнесу стать эффективнее и обеспечиваем защиту данных.
Приходите! Ответим на ваши вопросы ✉️
Реклама. Информация о рекламодателе
295 327
🗣 VALLEY 2: Neural Codec Language Models are Human Parity Zero-Shot Text to Speech Synthesizers
В этой статье Microsoft представили VALL-E 2, новейшее достижение в области языковых моделей , которое знаменует собой важную веху в области синтеза текста в речь (TTS), впервые достигая человеческого уровня.
Эксперименты с датасетами
LibriSpeech и VCTK показали, что VALL-E 2 превосходит все предыдущие модели по качеству сгенерированной речи и ее естественности.
▪Подробности: https://arxiv.org/abs/2406.05370
▪Демо VALL-E 2 будети доступна здесь: https://www.bing.com/?ref=aka&shorturl=valle2
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 SF-V — свежий метод генерации видео от Snapchat
SF-V — это метод генерации видео, который позволяет генерировать динамические и согласованные видео за 1 проход.
В исследовании команда из Snapchat берёт обычную многошаговую диффузионную модель, и обучает её улавливать как временные, так и пространственные зависимости в видеоданных для получения цельных видео.
🟡 Страничка SF-V
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 327
📖 В Букмейте появился виртуальный рассказчик, умеющий читать книги в реальном времени
Разработан рассказчик на базе комплекса речевых технологий Яндекса с привлечением профессиональных дикторов. При этом воспроизведение текста максимально приближено к естественной речи, поэтому читатели могут с комфортом слушать произведения на протяжении долгого времени.
На Хабре разработчик функции описал процесс адаптации речевых технологий для книг. Сложность состояла в том, что в литературных произведениях есть необычные сокращения и редкие термины — нужно было обучить модель правильному произношению.
▪️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/news/820525/
@ai_machinelearning_big_data
