¡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 295 152 suscriptores, ocupando la posición 332 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 278 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 295 152 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -6 406, y en las últimas 24 horas de -274, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.97%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.53% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 23 518 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 322 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 26 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.
295 152
Suscriptores
-27424 horas
-1 5477 días
-6 40630 días
Archivo de publicaciones
295 166
+3
⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models
Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения.
Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели.
▪Почитать подробнее: https://atedm.github.io
▪Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252
Код на подходе.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
295 166
+5
🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o
1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат.
2) Новая модель позволяет генерировать шрифты.
3) Поддерживает 3d-рендеринг.
4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь.
5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста.
А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке.
Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅
Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться.
Показатель ELO (ось y) - это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене.
Дата публикации (по оси x) соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично.
Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации.
https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo
@ai_machinelearning_big_data295 166
🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI
LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов.
Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU.
Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только.
Запуск LocalAI с помощью Docker:
—
docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu
При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12):
— docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11
🖥 GitHub
🟡 Страничка LocalAI
@ai_machinelearning_big_data295 166
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
295 166
+1
⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления
MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа.
MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории.
Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения.
А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai.
А если инверсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o
295 166
🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить. Ее практически невозможно отличить от живого человека.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО!
Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot.
Она появится уже сегодня в виде приложения для пк. Она даже понимает эмоции и тон голоса.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🖥 Началась трансляция OpenAI Spring Update будет, смотрим:
https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw
@ai_machinelearning_big_data
295 166
⚡️ Lory — полностью дифференцируемая Mixture-of-Experts (MoE) для предварительного обучения авторегрессионной языковой модели
На днях исследователи из Принстона и Meta AI представили Lory — первое в своём роде решение, которое позволяет масштабировать MoE-архитектуры для предварительного обучения авторегрессионных языковых моделей.
В Lory реализованы 2 ключевые технологии:
(1) — стратегия маршрутизации причинных сегментов, которая обеспечивает высокую эффективность операций объединения экспертов при сохранении авторегрессивной природы языковых моделей
(2) — метод группировки данных на основе сходства, который стимулирует специализацию "экспертов" путем группировки похожих документов в обучающих выборках
Результаты экспериментов с Lory показывают значительный прирост производительности по сравнению с обычными MoE-моделями.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥 DocsGPT — open-source AI-помощник для работы с документами и не только
DocsGPT — это функциональное решение на базе LLM и GPT с открытым исходным кодом, которое упрощает процесс поиска информации в документации.
Благодаря интеграции мощных LLM можно задавать вопросы по документации и различным текстам и получать точные ответы.
Модели на Hugging Face:
🟡 Docsgpt-7b-mistral — требует 1×A10G GPU
🟡 Docsgpt-14b — требует 2×A10 GPU
🟡 Docsgpt-40b-falcon — требует 8×A10G GPU
🖥 GitHub
#llm #gpt
@ai_machinelearning_big_data
295 166
+2
📊 Time Series Foundation Model by Google
TimesFM - это новая модель прогнозирования временных рядов от Google, предварительно обученная на большом массиве данных состоящем из 100 миллиардов реальных временных точек.
Модель демонстрирует впечатляющую производительность при zero-shot обучении на множестве бенчмарков.
#TimesFM #TimeSeries #Forecasting #FoundationModels
▪Github: https://github.com/google-research/timesfm
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10688
▪Blog: https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
▪HF: https://huggingface.co/google/timesfm-1.0-200m
@ai_machinelearning_big_data
295 166
+5
⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model
LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом.
Новая SoTA!
LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.
git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT295 166
KAN + NeRF = 🔥
KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP.
Почему бы не внедрить его в NeRF?
Результаты впечатляют — оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU.
Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥Gemma 2B with recurrent local attention with context length of up to 10M
Google выпустили огненную модель Gemma 2B с длиной контекста 10M, которая анализирует до 7 млн слов.
В нее можно закидывать огромные документы и модель всё проанализирует.
Производительность выше Gemini в 10 раз, а памяти нужно всего 32 ГБ.
▪Github: https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪HF: https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪Technical Overview:https://medium.com/@akshgarg_36829/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb
@ai_machinelearning_big_data
295 166
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, что подтверждается бенчмарками, как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@ai_machinelearning_big_data
