اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Machinelearning
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning
کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 295 152 مشترک است و جایگاه 332 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 278 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 295 152 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 406 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -274 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.97% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.53% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 23 518 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 16 322 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 183 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, claude, api, gemini, контекст تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
295 152
مشترکین
-27424 ساعت
-1 5477 روز
-6 40630 روز
آرشیو پست ها
295 134
+2
⭐️ StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
StoryDiffusion - новый инструмент, для создания, последовательных историй: изображений и видео.
Модель позволяет создавать комиксы в различных стилях, с акцентом на последовательное повествование и поддержание единого стиля окружения, персонажей и их одежды.
StoryDiffusion совместим со всеми моделями на базе
SD1.5 и SDXL.
• Github: https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion
• Paper: https://arxiv.org/abs/2405.01434
• Demo: https://storydiffusion.github.io
@ai_machinelearning_big_data295 134
🚀 AI2 presents WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild
Новый крутой датасет - Wild Chat, состоящий 1 миллиона реальных взаимодействий пользователя с ChatGPT, характеризующихся широким спектром языков и разнообразием промптов.
Он был собран путем предоставления бесплатного доступа всем желающим к ChatGPT и GPT-4 в обмен на сбор истории чатов.
Используя этот датасет, разработчики создали бота WildLlama-7b-user-assistant на базе Llama-2, который способен предсказывать как промптов пользователя, так и ответы, которые может выбрать Chatgpt.
• proj: https://wildchat.allen.ai
• abs: https://arxiv.org/abs/2405.01470
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций или научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей.
Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackml
Приглашаем на хакатон экспертов по Data Science, ML-специалистов, разработчиков на Python и всех остальных, кто хочет прокачать свои знания о создании ИИ. На выбор – один из двух треков:
🥷 Трек 1. Маскирование. При использовании сторонней языковой модели нельзя передавать ей чувствительные данные организации – имена клиентов, доменные адреса и прочие. Поэтому участникам необходимо подготовить алгоритм, который заменит эти сведения в тексте без потери смысла.
🔎 Трек 2. Детекция галлюцинаций. Никто не любит, когда ИИ-ассистент в ответ на вопрос дает неправильную информацию. Задача конкурсантов – разработать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в текстах, сгенерированных нейросетью.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить консультацию от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить решения с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая по результатам тестирования моделей участников 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на мероприятии X5 Future Night.
Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackml
Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8KLvK4
295 134
🌟 MLX Swift Chat: локальные LLM с MLX и SwiftUI
MLX — это эффективный фреймворк машинного обучения, специально разработанный для Apple Silicon.
А сам проект MLX Swift Chat — это полностью нативное приложение SwiftUI, которое позволяет запускать локальные LLM-модели (например, Llama, Mistral) на процессоре Apple в режиме реального времени с помощью MLX.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥 Prometheus-Eval 🔥
Prometheus 2: Языковая модель с открытым исходным кодом, специализирующаяся на оценке других языковых моделей.
По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) новая версия обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)!
На 8 бенчмарках Prometheus 2 демонстрирует наивысшую корреляцию с оценками, сделанными экспертами.
⚡ Поддерживает оценку Prometheus, GPT-4 и Claude-3 🚀 ⚡
pip install prometheus-eval295 134
🖥 Похоже, что OpenAI собирается занять позиции Google и запустить свои поисковик.
Это может быть самой серьезной угрозой, с которой Google когда-либо сталкивался.
В журналах регистрации SSL-сертификатов Openai добавили домен http://search.chatgpt.com
Это не слишком удивительно, учитывая:
1. В OpenAI есть веб сканер GPTBot.
2. Пользователи ChatGPT Plus имеет функциб Browse для поиска информации в Интернете.
3. Microsoft Bing использует движок GPT-4 от OpenAI, настроенный для поиска.
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+3
🌟 OSWorld — среда для оценки мультимодальных AI-агентов
OSWorld — это первая в своем роде масштабируемая среда для мультимодальных агентов, поддерживающая постановку задач, оценку на основе выполнения и интерактивное обучение в разных операционных системах.
OSWorld может служить унифицированной средой для оценки бессрочных компьютерных задач, включающих произвольные
приложения.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 134
⚡️ llamafile — утилита для быстрого запуска ИИ-моделей
⏩Инструмент llamafile от Mozilla даёт возможность упаковать веса LLM в исполняемый файл, который без установки можно запустить практически на любой современной платформе. Поддерживаются архитектуры x86-64 и ARM64, а также системы macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD и NetBSD.
⏩llamafile работает практически со всеми LLM, недавно была добавлена поддержка модели Phi-3 Mini 4k, а также LLaMA3, Grok, Mixtral 8x22b и Command-R.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
⚡️ ExecuTorch Alpha: Taking LLMs and AI to the Edge
PyTorch выпустили новую версию своего инструмента - ExecuTorch alpha.
Он предназначен для развертывания больших языковых моделей и запуска моделей на Edge девайсах.
Edge ML - это технология, которая приближает алгоритмы машинного обучения к источнику данных, что значительно сокращает задержку и улучшает возможности обработки данных в реальном времени.
ExecuTorch позволяет эффективно запускать Llama 2 7B и Llama 3 8B (и другие модели) на телефонах iPhone 15 Pro, iPhone 15 ProMax, Samsung Galaxy S22, S23 и S24 и других современных устройствах.
Разработчики постоянно улучшают производительность на разных edge девайсах и добавляют новые модели.
Здесь можно посмотреть тесты производительности.
• Github
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥 mistral.rs — нереально быстрый интерфейс для LLM
🟡 mistral.rs поддерживает вывод на различных устройствах, квантование, предоставляет удобный HTTP-сервер, совместимый с Open-AI API.
Имеет удобное API для обращения из Python, вот примеры такого использования
🟡 mistral.rs поддерживает такие LLM:
— Mistral 7B (v0.1 и v0.2)
— Gemma
— Llama, включая Llama 3
— Mixtral 8x7B
— Phi 2, Phi 3
— Qwen 2
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+9
🐇📚 Alice’s Adventures in a
differentiable wonderland: Aprimer on designing neural networks
Алиса отправляется в дифференцируемую страну чудес!* 🔥
Новая бесплатная книга по проектированию нейронных сетей.
Отправляемся в увлекательное приключение по миру математики нс, от самых азов до трансформеров.
Отличный баланс между теорией и кодом, с историческими справками и описанием современных тенденций развития нс.
Приятный бонус это красивый дизайн и приятные иллюстрации.
Отличное приключение на выходные)
.
📓 Book
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+2
⚡️ Arena-Hard is an evaluation tool for instruction-tuned LLMs.
Arena-Hard — создание высококачественных тестов для оценки LLM
Arena-Hard позволяет оценивать ответы LLM по 7 конкретным показателям; критерии на изображении
▶️ Подробно про Arena-Hard
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🖥 Gpt2-chatbot = Gpt-5 ?
Появился новый загадочный LLM под названием “gpt2-chatbot”, который невероятно хорошо справляется с широком спектром задач.
Пользователи reddit уверены, что создатели модели - OpenAI и таким образом они тестируют GPT-5 или GPT-4.5.
Модель выдает рабочий код высочайшего качества на всех популярных языках, решает олимпиады задачи по математике, физике, на недоступном ранее уровне и демонстрирует высокое качество рассуждений и логики.
GPT-4 тоже тестили подобным образом внутри Bing Chat, так что это вполне может быть новая модель OpenAI.
Вот как вы можете попробовать ее бесплатно и оценить модель сами:
- перейдите по ссылке: http://chat.lmsys.org
- перейдите во вкладку “Direct Chat”.
- введите свой промпт.
На видео сравниваем GPT-4 Turbo и Gpt2-chatbot. Отправляем запрос на создание игры на JS в одном HTML-документе.
Первое видео результат работы - GPT-4 Turbo, Второе - Gpt2-chatbot.
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🧠 Open AI только что добавили новую функцию памяти в Chatgpt.
Память теперь доступна всем пользователям ChatGPT Plus.
Пользоваться памятью очень просто: просто запустите новый чат и напишите ChatGPT все, что вы хотели бы, чтобы он запомнил.
Функция памяти ChatGPT позволяет запоминать нужные вам детали, чтобы в будущем сделать общение актуальным и персонализированны.
ChatGPT автоматически сохраняет такие детали, как ваши личные предпочтения, но вы также можете попросить ChatGPT запомнить конкретную информацию, сказав:
"Запомнить это" или "Сохрани это в своей памяти".
Примечание:
1. Эта функция доступна только в GPT-4, но не в версии 3.5.
2. Если вы хотите удалить что-либо из памяти, вы можете сделать это через настройки управления памятью
3.Похоже, что это замедляет работу GPT-4, потому что он пытается получить доступ к памяти, а затем отвечает.
Память можно включить или отключить в настройках.
@data_analysis_ml
295 134
💾 LLM Datasets: High-quality datasets, tools, and concepts for LLM fine-tuning.
Большая коллекция датасетов, советов и инструментов для файнтюнинга LLM и для создания ваших собственных датасетов.
• GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🛂 ConsistentID : Portrait Generation with Multimodal Fine-Grained Identity Preserving
Consistent ID - новая модель, которая позволяет создавать различные персонализированные изображения для документов на основе текстовых промптов и исходного фото 🤌
• Github: https://github.com/JackAILab/ConsistentID
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.16771
• Project: https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/
• Demo: http://consistentid.natapp1.cc/
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🏠💻💌 AI Town : AI Town is a virtual town where AI characters live, chat and socialize.
Запустите свой ИИ-город в 1 клик.
Очень интересный проект с использованием искусственного интеллекта, где множество ИИ- агентов взаимодействуют друг с другом .
Агенты введут социальную жизнь, коммуницируют между собой и запоминают свои действия.
Вы можете запустить свой город на базе llama3🎉 или поиграть оналйн.
• Github
• Demo
@ai_machinelearning_big_data
295 134
+2
🌐 The Powerful Multi-modal LLM Family
for OCR-free Document Understanding
Мощное мультимодальное семейство больших языковых моделей от Alibaba Group для понимания документов и работы с ними.
• mPLUG-DocOwl1.5 - модель для извлечения единой структуры из документов без распознавания текста.
• TinyChart - SOTA в различных тестах понимания диаграмм, в том числе Chart-to-Text, Chart-to-Table, OpenCQA, and ChartX. TinyChart превосходит несколько MLLM для понимания диаграмм по параметрам до 13B, таких как ChartLlama и ChartAst (код на подходе).
• mPLUG-PaperOwl - научный анализ диаграмм, с помощью мультимодальной LLM.
• UReader - разбор документов с помощью мультимодальной модели большого языка без OCR.
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
295 134
🔥🪄 Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model
Кураторский список статей, моделей, api, примеров с кодом, курсов, датасетов, посвященный большим языковым моделям.
Это хорошо структурированная академическая подборка.
• Github
Другие узкоспециализированные awesome репозиторий, посвященные LLM:
• Awesome-LLM-hallucination
• Awesome-hallucination-detection
• Awesome ChatGPT Prompts
• Awesome ChatGPT
• Awesome Deliberative Prompting
• Instruction-Tuning-Papers
• LLM Reading List
• Reasoning using Language Models
• Chain-of-Thought Hub
• Awesome GPT
• Awesome GPT-3
• Awesome LLM Human Preference Datasets
• RWKV-howto
• ModelEditingPapers
• Awesome LLM Securityrge
• Awesome-Code-LLM
• Awesome-LLM-Compression
• Awesome-LLM-Systems
• Awesome-LLM-Healthcare
• Awesome-LLM-Inference
• Awesome-LLM-3D
• LLMDatahub
• Language models for Russian language
@ai_machinelearning_big_data
