¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Mostrar más📈 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 20 019 suscriptores, ocupando la posición 6 722 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 728 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 019 suscriptores.
Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -73, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.09%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.89% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 619 visualizaciones. En el primer día suele acumular 779 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- 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.
Личный блог автора - @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 20 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.
20 019
Suscriptores
-924 horas
-557 días
-7330 días
Archivo de publicaciones
Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻
Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер.
Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения.
Какие задачи решает команда GigaChat 👇
✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей.
✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API.
✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных.
✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных.
✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами.
Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Генерация текстового контента с ИИ: обзор и сравнение моделей
• Всё что нужно знать про DuckDB
• Какие задачи сегодня решаются с помощью транспортной видеоаналитики
⭐️E-CUP — масштабное e-com-соревнование для ML-разработчиков! Реши реальную бизнес-задачу, поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей и секретный подарок для прокачки навыков и карьеры!
Регистрируйся до 18 августа
👥 Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков.
Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как эффективно применять этот подход в своей работе.
На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech:
1️⃣ Создать ML-модель, которая определит, одинаковые ли товары на изображении.
2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки.
Ключевые этапы:
🔹 1 июля — старт регистрации
🔹 19 августа — публикация задач
🔹 8 сентября — окончание приёма решений
🔹 13 сентября — оглашение победителей
Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP
😍SeaLLMs 3: Open Foundation и чат-модели больших многоязычных языков для языков Юго-Восточной Азии
Модель отлично справляется с такими задачами, как знание мира, математическое обоснование, перевод и следование инструкциям, достигая самой высокой производительности среди моделей аналогичного размера.
Используя эффективные методы улучшения языка и специально созданный набор данных для настройки инструкций, SeaLLMs 3 значительно снижает затраты на обучение, сохраняя при этом высокую производительность и универсальность.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
❓Готовы узнать, как использовать NoSQL в облаках?
Ждём вас на открытом вебинаре «Архитектура и дизайн систем на основе NoSQL в облаках» 1 августа в 20:00 мск, где вы разберете:
- основы NoSQL и его применение в облачных средах;
- типы и преимущества NoSQL баз данных;
- практическое руководство по настройке и развертыванию NoSQL баз данных в популярных облачных платформах;
- масштабирование и управление производительностью NoSQL баз данных;
- реальные примеры и кейсы.
Урок будет полезен разработчикам и архитекторам систем, которые хотят получить теоретические знания и практические навыки для эффективного использования NoSQL баз данных в облаках.
Спикер Наталия Титова — опытный аналитик и преподаватель в области баз данных, анализа данных и DS. Старший преподаватель в департаменте прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/D8c9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🚀MIBench: Оценка многомодульных больших языковых моделей на основе нескольких изображений
Метод комплексной оценки мелкозернистых возможностей MLLM в сценариях с несколькими изображениями.
В частности, MIBench классифицирует многообразные возможности по трем сценариям: многообразное обучение (MII), многомодальный поиск знаний (MKS) и многомодальное контекстное обучение (MIC) и создает 13 задач с общим количеством 13 тыс. аннотированных образцов.
Во время построения данных для MII и MKS модель извлекает правильные варианты из ручных аннотаций и создаем сложные отвлекающие факторы для получения вопросов с несколькими вариантами ответов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🗣Dallah: Мультимодальная большая языковая модель с учетом диалектов для арабского языка
Dallah демонстрирует свою способность обрабатывать сложные диалектные взаимодействия, включающие как текстовые, так и визуальные элементы.
Модель преуспевает в двух контрольных тестах: один оценивает ее производительность на современном стандартном арабском языке (MSA), а другой специально разработан для оценки диалектных ответов.
Помимо надежной работы в задачах мультимодального взаимодействия, Dallah обладает потенциалом проложить путь для дальнейшего развития арабских MLLM-систем, учитывающих диалекты.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤩 Diffree: Текстовая визуализация свободных объектов с использованием модели диффузии
Модель облегчает текстовое управление добавлением объектов с помощью только текстового управления.
Diffree однозначно предсказывает положение нового объекта и выполняет добавление объектов с помощью только текстового руководства.
Обширные эксперименты показывают, что Diffree отлично справляется с добавлением новых объектов с высокой степенью успеха, сохраняя при этом последовательность фона, пространственную уместность, а также релевантность и качество объектов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
📸 SV4D: Динамическая генерация 3D-контента с многокадровой и многовидовой согласованностью
Модель скрытой диффузии видео для многокадровой и многовидовой согласованной генерации динамического 3D-контента.
Учитывая монокулярное эталонное видео, SV4D генерирует новые виды для каждого видеокадра, которые являются временно согласованными.
Обширные экспериментальные результаты на нескольких наборах данных и исследования пользователей демонстрируют современную производительность SV4D при синтезе видео с новыми видами, а также при генерации 4D по сравнению с предыдущими работами.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
👨💻OpenDevin: открытая платформа для разработчиков программного обеспечения на основе ИИ в качестве универсальных агентов
Платформа для разработки мощных и гибких агентов ИИ, которые взаимодействуют с миром аналогично тому, как это делает разработчик-человек: путем написания кода, взаимодействия с командной строкой и просмотра веб-страниц.
OpenDevin, выпущенный по разрешительной лицензии MIT, представляет собой общественный проект, охватывающий академическую среду и промышленность, в который внесли вклад более 1,3 тыс. человек от более чем 160 участников, и который будет совершенствоваться в будущем.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Как начать карьеру в Data Science? Поступите в онлайн-магистратуру «Науки о данных» и учитесь у экспертов из экосистемы Сбера и НИТУ МИСИС 🤖
Получите качественное образование, погрузитесь в индустрию и приобретете первый практический опыт по специальности.
Вы сможете:
🔆 под руководством практикующих data-экспертов решать реальные бизнес-задачи,
🔆 освоить актуальный стек технологий для развития в аналитике данных или Data Science,
🔆 разработать собственный проект уже в ходе обучения,
🔆 развить мягкие навыки по модели Сбера,
🔆 применить полученные знания на практике в экосистеме Сбера или компаниях-партнерах,
🔆 подтвердить профессиональный уровень дипломом магистра НИТУ МИСИС гособразца.
Все обучение онлайн — не нужно ставить на паузу карьеру или переезжать. А еще вам будут доступны все студенческие льготы, включая отсрочку от военной службы.
➡ Подайте заявку, сдайте экзамен — и начинайте учиться уже этой осенью!
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Как визуальные головоломки помогут выявить AGI
• SlowFast-LLaVA: надежная не требующая обучения базовая модель для больших языковых моделей видео
• Как с помощью supervised fine-tuning кастомизировать LLM
