Machinelearning
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 277 344 مشترک است و جایگاه 335 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 379 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 277 344 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 832 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -74 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.43% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.45% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 23 402 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 17 884 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 349 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 27 اکتبر, 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.
conda create -n video_infinity_vc2 python=3.10
conda activate video_infinity_vc2
pip install -r requirements.txt
python inference.py --config examples/config.json
Video-Infinity позволяет быстро генерировать длинные видеоролики с использованием нескольких GPU.
Скорость на уровне 2300 кадров за 5 минут, что в 100 раз быстрее, предыдущих методов.
🟡 Страничка Video-Infinity
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datapip install see2sound
SEE-2-SOUND — новая разработка университета Торонто, передовой метод генерации пространственного звука из изображений, анимации и видео.
Модель состоит из трех основных компонентов: оценка источника звука, генерация звука и пространственная генерация объемного звука.
🟡 Страничка SEE-2-SOUND
🖥 GitHub
🟡 Hugging Face
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datagit clone https://github.com/nimadez/mental-diffusion
cd mental-diffusion
sudo apt install python3-pip python3-venv
sh install-venv.sh
sh install-bin.sh
Особенности mental-diffusion:
— работает с CPU, с GPU
— SD, SDXL
— можно загружать веса VAE и LoRA
— режимы Txt2Img, Img2Img, Inpaint
— есть пакетная генерация изображений, несколько изображений за один запрос
— поддерживатся чтение/запись метаданных PNG, автоматическое переименование файлов
— есть режим низкого объема VRAM (автоматически при GPU < 4 ГБ)
— легкий CLI, написан всего в 300 строк
Кстати, промпт для 2 изображения, можно затестить: "AI will bring us back to the age of terminals."
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_datadocker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/dachunkai/evtexture:latest
cd EvTexture && docker build -t evtexture ./docker
source activate evtexture && cd EvTexture && python setup.py develop
🟡 Страничка EvTexture
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data