es
Feedback
Data Science | Machinelearning [ru]

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 20 012 suscriptores, ocupando la posición 6 722 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 717 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 012 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -78, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.57%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 715 visualizaciones. En el primer día suele acumular 765 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 21 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.

20 012
Suscriptores
-1024 horas
-467 días
-7830 días
Archivo de publicaciones
​​🌟Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами Dot — это автономное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для беспрепятственного взаимодействия с документами и файлами с использованием локальных LLM и поисковой дополненной генерации (RAG). Он вдохновлен такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia, обеспечивающими удобный интерфейс для тех, у кого нет опыта программирования. Используя Phi-3 LLM по умолчанию, Dot обеспечивает доступность и простоту сразу после установки. 🖥GitHub 🟡Страничка Dot @DevspПодписаться

​​😉Использование генеративного ИИ для автоматизации дата инжиниринга В этой статье автор расскажет о генеративном искусственном интеллекте (Gen AI) и его использовании в инженерии данных, а также о LLM и ее характеристиках, способах использования в различных приложениях и важности качества данных и дизайна платформы данных для эффективного использования LLM-моделей. Читать...

Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️ Платформа позволяет создавать аналитическ
Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️ Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов. Какие задачи будут в вашем планере: 👉 Ведение стримов разработки витрин. 👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки. 👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация. Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD. Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉

​​🫥 Как устроен Representation Finetuning, родившийся из идеи интерпретируемости LLM В этой статье мы расскажем о том, к каким конструктивным идеям приводит исследование интерпретируемости. Читать...

​​⏳Как построить MVP AI-сервис и сэкономить время В этой статье мы расскажем, как и зачем нужно генерировать картинки, в нашем случае реалистичные концепты архитектурных объектов, с помощью ИИ и за минимальное количество ресурсов. Читать...

Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополни
+1
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополнительные деньги всегда будут под рукой вместе с CASHBACK картой от МТS Теперь ты можешь совершать срочные покупки, когда это нужно, а расплачиваться за них в течение 111 дней! Без процентов и дополнительных платежей. А еще на каждую покупку по карте есть щедрый кешбэк: ◾ Каждую неделю на разные категории: 10% ◾ В супермаркетах: 5% ◾ На доставку еды, в кафе и ресторанах: 5% ◾ Магазины одежды: 5% ◾ Покупки у партнеров сервиса МТС Cashback: до 25% Платите любыми картами за косметику, технику, одежду и многое другое Обслуживание по карте бесплатно. Не откладывай покупки на потом, оформляй CASHBACK карту от МТS и покупай любимые товары уже сейчас.

​​🔥Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость Весь рабочий процесс глубокого обучения упрощается с помощью Burn, поскольку вы можете отслеживать прогресс своего обучения с помощью эргономичной панели управления и выполнять логические выводы повсюду, от встроенных устройств до больших кластеров графических процессоров. Burn был создан с нуля с учетом обучения и умозаключений. Также стоит отметить, насколько Burn по сравнению с такими фреймворками, как PyTorch, упрощает переход от обучения к развертыванию, устраняя необходимость изменения кода. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

​​🤖Обзор новых Open Source LLM. Или как локально запустить аналог ChatGPT В этой статье мы расскажем что в них особенного, а также как и зачем их запускать локально. Читать...

​​⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений. Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

⚡️ Хабр подвел итоги конкурса «Технотекст», в тройку лидеров в номинации ML попали:Статья Виктора Юрченко из Яндекса с рассказом о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение • Научно-популярная статья Игоря Котенкова из Open Data Science с разбором работы ChatGPT • Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer. @DevspПодписаться

​​🌟ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM Assistant. Она поддерживает английский и китайский языки. Версия HuggingFace с открытым исходным кодом представляет собой предварительно обученную модель в течение 40 000 часов без SFT. 🖥GitHub 🤗 Погонять в Hugging Face 🟡Страничка ChatTTS @DevspПодписаться

​​⚡️Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face. Можно выбирать разные стили и экспериментировать. 🤗 Scribble SDXL @DevspПодписаться

​​🔥MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне MiniCPM-V — это серия конечных мультимодальных LLM (MLLM), предназначенных для понимания визуального языка. Модели принимают изображение и текст в качестве входных данных и обеспечивают высококачественный текстовый вывод. Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков, активно используется квантование для общей оптимизации. 🖥GitHub @DevspПодписаться

​​👾 Разметка данных в Label Studio при помощи GPT-4: интеграция ML Backend В этой статье автор расскажет как можно объединить GPT-4 с бэкендом машинного обучения (ML Backend) Label Studio. Читать...

​​💻 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале Elia- это приложение для взаимодействия с LLM, которое полностью работает на вашем терминале и предназначено для работы с клавиатурой, эффективно и интересно в использовании. Он хранит ваши разговоры в локальной базе данных SQLite и позволяет вам взаимодействовать с различными моделями. 🖥 GitHub @DevspПодписаться

​​🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation • Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде • Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM

​​🚀 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM Open WebUI — это расширяемый, многофункциональный и удобный автономный веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме. Он поддерживает различные программы LLM, включая Ollama и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI. 🖥GitHub 🟡Доки @DevspПодписаться

🌟 Релиз YandexGPT 3 Lite Стала доступна облегченная версия генеративной модели Яндекса третьего поколения. YandexGPT 3 Lite лучше и быстрее решает задачи в режиме реального времени, поэтому будет полезна в разных сценариях бизнеса. Особенно там, где важна оперативность ответов. Например, для колл-центра или при ответе в чат-боте на сайте. На Хабре вышла статья, где команда YandexGPT подробно рассказала о ключевых этапах обучения. Например, об этапе выравнивания (Alignment), включающем в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Без него команда не смогла бы добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро). ✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/ @DevspПодписаться

​​🤖Машинное обучение: мост между бизнесом и Data Science В этой статье автор расскажет о зонтичном термине data science, о взаимосвязи его отраслей, основных задачах, которые может решать машинное обучение, а также о том, как эти задачи можно перевести на язык бизнеса. Читать...

✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В этом году будет 5 номинаций: ▪️ Первая публикация, ▪️ Исследователи, ▪️ Молодые научные руководители, ▪️ Научные руководители, ▪️ Преподаватели ML. Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей. ↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.