![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Ir al canal en Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Mostrar más![Red: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | Machinelearning [ru]
El canal Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 672 suscriptores, ocupando la posición 6 666 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 343 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 672 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -98, y en las últimas 24 horas de -2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.47%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.49% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 469 visualizaciones. En el primer día suele acumular 883 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 noviembre, 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.
19 672
Suscriptores
-224 horas
-257 días
-9830 días
Archivo de publicaciones
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🌟Open Interpreter — полное управление компьютером при помощи запросов на естественном языке
Open Interpreter предоставляет интерфейс естественного языка для управления компьютером.
Можно общаться с Open Interpreter через ChatGPT-подобный интерфейс прямо в терминале.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
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
🎙️StreamSpeech: Мощная модель синхронного перевода речи.
StreamSpeech - это бесшовная модель “Все в одном” для автономного и синхронного распознавания речи, перевода речи и синтеза речи.
▪page: https://ictnlp.github.io/StreamSpeech-site/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2406.03049
▪code: https://github.com/ictnlp/streamspeech
@Devsp — Подписаться
⚡️ DeepSeek-Coder-V2: Первая модель с открытым исходным кодом, превосходящая GPT4-Turbo в кодинге и математике
DeepSeek-Coder-V2, модель языка кода Mixture-of-Experts (MoE) с открытым исходным кодом, которая обеспечивает производительность, сравнимую с GPT4-Turbo, в задачах, специфичных для кода.
В частности, DeepSeek-Coder-V2 дополнительно проходит предварительное обучение на промежуточной контрольной точке DeepSeek-V2 с дополнительными 6 триллионами токенов.
▪HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Instruct
▪Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2/blob/main/paper.pdf
▪Попробовать: https://chat.deepseek.com/sign_in?from=coder
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• NLP, Catboost и тематическое моделирование: создаем модель для прогнозирования цен с использованием новостей
• Погружение в xLSTM – обновленную LSTM, которая может оказаться заменой трансформера
• MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
Как устроены ChatGPT, Siri, Алиса и Маруся — и какие навыки нужны, чтобы запускать такие продукты?
Узнайте у Владимира Васильева, руководителя направления из Сбера, разрабатывающего русскую версию ChatGPT.
Приходите на бесплатный онлайн-практикум от ТГУ и Skillfactory 27 июня в 19:00 мск.
За 1,5 часа эксперт расскажет:
— что такое обработка естественного языка;
— как использовать ее для анализа текстов, проверки бизнес-идей и научных гипотез;
— какие технологии сейчас востребованы на рынке.
Регистрируйтесь бесплатно по ссылке: https://go.skillfactory.ru/&erid=2VtzqxGqxvb
Получите в подарок курс по математике.
Реклама ООО "Скилфэктори", ИНН 9702009530
Разбор статьи про KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
В основе всех архитектур глубокого обучения лежит многослойный перцептрон (MLP). У него есть веса и нейроны, в которых расположены функции активации. Этой парадигмой ученые пользуются с 1957 года, когда ее предложил Фрэнк Розенблатт.
Сейчас, спустя 67 лет, исследователи из MIT представили альтернативу MLP – новую архитектуру нейронной сети, получившую название Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), в которой реализовано перемещение активаций на «ребра» сети.
Читать...
📊 NLP, Catboost и тематическое моделирование: создаем модель для прогнозирования цен с использованием новостей
В этой статье я расскажу, как на одном из проектов мы занимались прогнозированием на месяц вперед с помощью методов NLP, Catboost и тематического моделирования на новостном потоке.
Читать...
Погружение в xLSTM – обновленную LSTM, которая может оказаться заменой трансформера
Архитектура LSTM была предложена в 1997 году немецкими исследователями Зеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. С тех пор она выдержала испытание временем: с ней связано много прорывов в глубоком обучении, в частности именно LSTM стали первыми большими языковыми моделями.
Читать далее
⚡️VideoLLaMA 2 — набор open-source Video-LLM, предназначенных для генерации видео
VideoLLaMA 2 — логическое развитие прошлых моделей, включает в себя специализированный компонент пространственно-временной свертки (STC), который эффективно улавливает сложную динамику на видео.
🖥GitHub
🤗 Демо на HF
🤗 Модель VideoLLaMA 2 на HF
@Devsp — Подписаться
⚡️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
Семантическое ядро достигает этого, позволяя вам определять плагины , которые можно объединить в цепочку всего за несколько строк кода.
Однако что делает Semantic Kernel особенным , так это его способность автоматически управлять плагинами с помощью ИИ.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
MusicGPT — это приложение, которое позволяет эффективно запускать новейшие модели искусственного интеллекта музыкального поколения локально, на любой платформе и без установки тяжелых зависимостей, таких как Python или фреймворки машинного обучения.
На данный момент он поддерживает только MusicGen от Meta, но планируется обеспечить прозрачную для пользователя поддержку различных моделей генерации музыки.
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🌟dstack — open-source cистема оркестрации контейнеров для запуска AI-систем в любом облаке или ЦОДе
dstack— это механизм оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, предназначенный для рабочих нагрузок ИИ в любом облаке или центре обработки данных.
Поддерживаемые поставщики облачных услуг включают AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda, TensorDock, Vast.ai, RunPod и CUDO.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️WebLLM — высокопроизводительный браузерный движок для инференса LLM
WebLLM — это высокопроизводительный механизм вывода LLM в браузере, который переносит вывод языковой модели непосредственно в веб-браузеры с аппаратным ускорением.
Все работает внутри браузера без поддержки сервера и ускоряется с помощью WebGPU.
Также WebLLM поддерживает целый ряд моделей, включая Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral, Qwen и многие другие.
🖥GitHub
🟡Доки
🟡Чат с WebLLM
@Devsp — Подписаться
👤 AGiXT — open-source платформа, которая позволяет легко организовать выполнение сложных задач различными AI-агентами
AGiXT — это динамическая платформа автоматизации искусственного интеллекта, разработанная для организации эффективного управления инструкциями ИИ и выполнения задач среди множества поставщиков.
Решение сочетает в себе адаптивную обработку памяти с широким спектром команд для улучшения понимания и реагирования ИИ, что приводит к более эффективному выполнению задач.
🖥GitHub
🟡Доки
🟡Примеры использования
@Devsp — Подписаться
🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:
• SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
• Простые способы ускорения обучения PyTorch-моделей
• L-MAGIC: Language Model Assisted Generation of Images with Coherence
🌟 SF-V — новый метод генерации видео от Snapchat
Новый метод генерации видео позволяет генерировать динамические и согласованные видео за 1 проход.
Обширные эксперименты показывают, что метод обеспечивает конкурентоспособное качество генерации синтезированных видео со значительно меньшими вычислительными затратами для процесса шумоподавления.
🟡Страничка SF-V
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
