¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science
Ir al canal en Telegram
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science
El canal Data Science (@datascienceiot) es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 41 907 suscriptores, ocupando la posición 3 245 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 15 287 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 41 907 suscriptores.
Según los últimos datos del 17 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -34, 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 8.70%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.10% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 645 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 301 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, агентов, api, октября, разработчиков.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“DS
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
@pythonlbooks-📚
@programming_books_it -📚
Реестр РКН: https://clck.ru/3...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 18 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.
41 907
Suscriptores
-1024 horas
-47 días
-3430 días
Archivo de publicaciones
41 902
Share Your Attention: Transformer Weight Sharing via Matrix-based Dictionary Learning
📚 Read
@datascienceiot
41 902
На ИТ-Пикнике планируют поднять темы о том, как ИИ учится рассуждать, как устроено автономное вождение, зачем людям нужен опенсорс и кто кого доучит: GenAI или платформы. Крупнейший ИТ-фестиваль пройдет уже в следующую субботу.
@datascienceiot
41 902
Рекомендательные сис#темы пыtаю9тся пре$дсkaзать, какие о!бъекty buдут инте@ресны поlз0вате&лю, имeя опр*д*л*nnyu info%рмаtciu о 1go пr0f1le_8xZ$@.
Кажется, анонсируют событие про нейронки и реком!
41 902
Schmidhuber’s Fast-Weight work of 1991-92 introduced an explicit mechanism for token-to-token interaction inside recurrent neural networks (RNNs).
Each time step wrote an outer-product fast weight that linked the current hidden state (a “key”) with a “value.”
📚Статья
@datascienceiot
41 902
Андрей Рыбинцев, более 10 лет развивавший ИИ в Авито, стал управляющим директором по ИИ и вошел в состав правления. Сейчас платформа масштабирует внедрение ИИ в продукты, сервисы и внутренние процессы компании.
Теперь все ключевые ИИ-команды компании — около 900 специалистов из департаментов Data Science, Поиска и Рекомендаций, Аналитики данных — объединятся под его управлением. Также в компании будет сформирован новый кластер AI Experience, который сосредоточится на развитии ассистентов на базе генеративного ИИ.
По словам Рыбинцева, он с командой планирует масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране.
Рыбинцев стоял у истоков построения ИИ-инфраструктуры в компании: внедрял Trust & Safety, антифрод, развивал ML-модерацию, масштабировал Data Science. Под его руководством также было запущено семейство генеративных моделей — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision.
41 902
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion
Google keeps pushing on diffusion.
📚Paper
@datascienceiot
41 902
Разработан метод, который позволяет видеть, как внутри ИИ появляются смыслы и менять их в процессе генерации без переобучения модели
Исследователи из T-Bank AI Research представили на ICML 2025 метод, позволяющий анализировать и управлять поведением языковых моделей без переобучения. Он отслеживает, как смыслы формируются внутри модели, и позволяет точечно усиливать или подавлять темы в генерации текста. Метод не требует дополнительных расходов и применим для уже обученных LLM.
📚Paper
@datascienceiot
41 902
Альфа-Банк и ВШЭ запустили магистратуру — «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте»
Магистранты будут:
— работать с HR-аналитикой и DevRel
— разрабатывать web- и мобильные HR-сервисы
— учиться формировать, развивать и мотивировать команды
Учиться можно бесплатно. Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в банке, лучшие получат оффер в команду. Заявки принимают до 8 августа.
@datascienceiot
41 902
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work.
👉 Read
@datascienceiot
41 902
Repost from AI VK Hub
В рекомендациях есть две точки зрения:
1. Бигтех: закинем в нейросеть пару петабайт данных, добавим побольше трансформерных блоков, тысячи видеокарт — и вот вам рексис нового поколения. Но вы не сможете это проверить, потому что только у нас столько данных.
2. Академия: пораскинем мозгами, добавим inductive bias в линейный автоэнкодер и получим соту на всех открытых датасетах. Обучаем на макбуке 19 года.
Мы любим оба подхода, но на ридинг-группе поговорим про второй. Роман Логойда, ML-инженер AI VK, представит статью Why is Normalization Necessary for Linear Recommenders?
🔹Начало встречи 24 июля в 18:00.
Зум: ссылка
ID: 313 292 5940
Код: 473906
Параллельно запустим стрим прямо в канале AI VK Hub.
41 902
Anthropic just released a research paper.
Inverse Scaling in Test-Time Compute
📚 Читать
@datascienceiot
41 902
Открыт приём статей в научный журнал Международной конференции по ИИ — AI Journey.
Главный приз за лучшую статью — 1 миллион рублей. Ключевые работы опубликуют в спецвыпуске «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.
Что даёт участие:
• Шанс выиграть 1 000 000₽
• Публикация в авторитетном журнале с индексацией Scopus/WoS
• Возможность представить исследование на площадке конференции AI Journey 2025
Условия:
— Статья должна быть оригинальной (не опубликована ранее)
— Принимаются работы на русском и английском
— Дедлайн — 20 августа 2025
Как подать заявку: https://aij.ru/science
41 902
Изучить все разделы современного Data Science — этой осенью в НИУ ВШЭ
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук Вышки предлагает возможность обучения на различных IT-курсах и программах: от базовых курсов по математике и Python до продвинутых специализаций по Data Science.
Программа профессиональной переподготовки «Специалист по Data Science»
- Полный цикл обучения Data Science: от базовых разделов математики и программирования до нейросетей и работы c Big Data. Первая программа переподготовки, аккредитованная Альянсом в сфере ИИ.
Очные курсы:
- «Математика для анализа данных»
- «Алгоритмы и структуры данных»
- «Python для автоматизации и анализа данных»
- «Прикладная статистика для машинного обучения»
- «Машинное обучение»
- «Глубинное обучение»
При подаче заявки до 31 июля вы сохраняете старую цену в новом учебном году.
Реклама. НИУ "ВШЭ". ИНН 7714030726. erid: 2SDnjcLngeJ
