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 294 628 مشترک است و جایگاه 331 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 279 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 294 628 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -6 411 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -195 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.72% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.41% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 22 754 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 15 946 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 179 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 28 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.
294 628
مشترکین
-19524 ساعت
-1 5847 روز
-6 41130 روز
آرشیو پست ها
294 570
+3🗣 DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection and Instruction-Aware Models for Conversational AI.
Studio: самая большая и разнообразная коллекция диалоговых датасетов, объединенных в единый формат.
🖥 Github: https://github.com/salesforce/DialogStudio
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.10172v2
🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dialogstudio
ai_machinelearning_big_data
294 570
❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста?
⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS!
На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию.
👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде.
Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения.
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/oCXA/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
294 570
+1⭐️ CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation
Three-stage approach to segment unseen objects in RGB images using their CAD models.
CNOS - это простой, но эффективный трехэтапный подход к сегментации объектов.
🖥 Github: https://github.com/nv-nguyen/cnos
📕 Paper: http://arxiv.org/abs/2307.11067
🚀 Dataset: https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
ai_machinelearning_big_data
294 570
IT — одна из самых высокооплачиваемых сфер. А освоить ее можно уже в школе, не дожидаясь поступления в университет. Никаких скучных лекций — только практика на реальных IT-проектах!
Московская школа программистов (МШП) обучает детей IT уже с третьего класса, так что к поступлению в вузы многие из них соответствуют уровню Junior и имеют свое портфолио для будущей работы.
Обучение в школе основано на университетской модели: дети изучают набор обязательных основных курсов, а со второго семестра могут выбрать спецкурсы по разным IT-направлениям и найти свою профессию!
Учиться можно очно и онлайн из любой точки мира.
Переходите по ссылке, чтобы подготовить ребенка к IT-карьере!
В подарок после регистрации – Курс английского языка для 5-10 классов.
Реклама. Рекламодатель ЧУ ДО "МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ПРОГРАММИСТОВ". ИНН 9715290128. Erid: LdtCKYT95
294 570
↗️ L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models
Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark.
Данные и код для L-Eval, комплексноого эталона оценки языковых моделей с длинным контекстом.
L-Eval, содержащий 411 длинных документов и более 2000 пар "вопрос-ответ", аннотированных и проверенных авторами вручную, охватывает такие области, как право, финансы, школьные лекции, длинные разговоры, новости, длинные романы.
🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic
🧑💻Model: https://huggingface.co/datasets/L4NLP/LEval
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.11088
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/quality
ai_machinelearning_big_data
294 570
+1🐋 FreeWilly, Large And Mighty Instruction Fine-Tuned Models
.
FreeWilly1 and FreeWilly2 set a new standard in the field of open access Large Language Models.
В freeWilly1 используется оригинальная базовая модель LLaMA 65B, которая была тщательно обучена на новом синтетически сгенерированном наборе данных с использованием технологии Supervised Fine-Tune (SFT) в стандартном формате Alpaca.
FreeWilly2 использует базовую модель LLaMA 2 70B и достигает производительности, сравнимой с GPT-3.5.
⭐️ Post: https://stability.ai/blog/freewilly-large-instruction-fine-tuned-models
📌 FreeWilly1: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor
📌 FreeWilly2: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor
ai_machinelearning_big_data
294 570
🆓 Free Courses and Guides for Learning Generative AI
Бесплатные курсы и руководства по изучению генеративного ИИ
1. Building AI Products with OpenAI — Бесплатный курс от CoRise и OpenAI.
2. Подробное руководство по Prompt Engineering by DAIR.AI
3. LLM Bootcamp - Серия бесплатных лекций от The full Stack по созданию и развертыванию приложений LLM.
4. Что такое модели трансформеров и как они работают: Учебное пособие от Cohere AI.
5. Бесплатный курс от Activeloop на LangChain & Vector Databases in Production.
6. Pinecone learning center — Множество полезных гайдов.
7. Build AI Apps with ChatGPT, Dall-E and GPT-4 — бесплатный курс по Scrimba.
8. Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise — отчет компании Gartner.
9. GPT best practices: Руководство ****OpenAI, в котором рассказывается о стратегии и тактике получения лучших результатов от GPT.
10. OpenAI cookbook by OpenAI — Примеры и руководства по использованию API OpenAI.
11. Prompt injection explained,
12. Generative AI short courses by DeepLearning.AI — Пять коротких курсов по генеративному ИИ, включая LangChain для разработки LLM-приложений, "Как работают диффузионные модели" и др.
13. Generative AI learning path by Google Cloud - серия из 10 курсов по продуктам и технологиям генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания генеративного ИИ в Google Cloud.
ai_machinelearning_big_data
294 570
Получите профессию NLP-инженера на онлайн-магистратуре “Анализ естественного языка в лингвистике и IT”. На программе вы будете учиться обучать нейросети, учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы.
●Программа ориентирована на обучение с нуля, технический "бэкграунд" не обязателен;
●Обучение очное, но в онлайн-режиме, а обучающимся полагаются студенческие льготы и отсрочка от армии;
●У вас будет доступ к суперкомпьютерному центру CYBERIA от ТГУ, с помощью которого вы сможете обучать нейросети и решать задачи NLP в режиме онлайн;
●А после обучения вы получите очный диплом ТГУ и готовое портфолио для дальнейшего трудоустройства;
●А благодаря господдержке первый год обучения стоит всего 280 р/мес!
Успейте записаться на бесплатный подготовительный курс: https://go.skillfactory.ru/ndod3w
Реклама - ООО «Скиллфкэтори»
Kra248FC3
294 570
📌 AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data
The first framework to conduct instruction optimization for black-box LLM like ChatGPT, where Black-box API LLM can only provide textual output.
Модель отбора, автоматически определяющая и удаляющая низкокачественные данные с помощью LLM.
🖥 Github: https://github.com/lichang-chen/instructzero
⭐️ Project: https://lichang-chen.github.io/InstructZero/
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08701v1
ai_machinelearning_big_data
294 570
Привет, Чемпион!
🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!
🎯 Что ты получишь?
- Первый русскоязычный курс по соревновательному Data Science с максимальным количеством практики.
- Насыщенная программа, содержащая эффективные методы для выбивания максимального качества из твоих ML-моделей.
- Более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters.
- Большое русскоязычное коммьюнити 400+ студентов курса для совместного прохождения и участия в соревнованиях.
- Поддержка преподавателей и даже собственный мерч курса за успехи.
🚀 На канале курса проводим еженедельные открытые вебинары, на которых разбираем решения победителей чемпионатов и делаем обзоры предстоящих соревнований.
🔗 Подписывайся на TG канал, чтобы узнать подробности о курсе, а также следить за открытыми вебинарами и другими активностями.
🔥Скидка 10% по промокоду: TGLETO (Сработает только при переходе по ссылке)
294 570
🔥 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Llama 2 collection of pretrained and fine-tuned large language models (LLMs).
Новая Llama 2 в открытом доступе . Доступны предварительно обученные и настроенные модели с параметрами от 7B до 70B.
Llama 2 превосходит модели с открытым исходным кодом в большинстве протестированных бенчмарков и, судя по оценке полезности и безопасности, может стать достойной заменой моделям с закрытым исходным кодом.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/llama
⭐️ Demo: https://huggingface.co/blog/llama2
🤗Hugging face: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b
📕 Paper: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/
ai_machinelearning_big_data
294 570
💬 Text2Cinemagraph: Synthesizing Artistic Cinemagraphs from Text
Полностью автоматизированный метод Text2Cinemagraph для создания синемаграфов из текстового описания с учетом различных художественных стилей.
🖥 Github: https://github.com/text2cinemagraph/text2cinemagraph
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.03190.pdf
🚀 Project: https://text2cinemagraph.github.io/website/
ai_machinelearning_big_data
294 570
Как бороться с утечкой данных в машинном обучении
Команда VK Cloud перевела статью о том, как информация из тестового датасета ошибочно попадает в обучающий, какие у этого могут быть последствия.
В статье описываются примеры реальных датасетов со способами предотвращения утечки данных: проверки вручную, пайплайнами, перекрёстным контролем и др.
🔗 Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/
ai_machinelearning_big_data
294 570
+1🔥 Artificial Intelligence for Science (AIRS)
AIRS - это коллекция инструментов с открытым исходным кодом, датасетов ии для науки в квантовых системах.
•OpenQM: AI for Quantum Mechanics
•OpenDFT: AI for Density Functional Theory
•OpenMol: AI for Small Molecules
•OpenProt: AI for Protein Science
•OpenMat: AI for Materials Science
•OpenMI: AI for Molecular Interactions
•OpenPDE: AI for Partial Differential Equations
🖥 Github: https://github.com/divelab/AIRS
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08423
⭐️ Website: https://www.air4.science/
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/atom3d
ai_machinelearning_big_data
294 570
🔥Открываем новые горизонты в машинном обучении!
Присоединяйтесь 25 июля в 20:00 к открытому уроку «TD Learning и Q-learning».
Это возможность протестировать новый онлайн-курс «Reinforcement Learning» в OTUS и начать изучать это перспективное направление.
📌Вместе с экспертом-практиком мы:
— погрузимся во временно-разностное обучение и Q-learning;
— поговорим об основных идеях обучения с подкреплением, которые делают алгоритм RL более гибким и эффективным;
— разберем алгоритм SARSA с различными примерами реализации;
— обсудим сильные и слабые стороны каждого решения.
👉🏻Регистрация для участия https://otus.pw/mPt2/
Урок будет полезен DS/ML/DL специалистам, IT-специалистам, которые хотят погрузиться в обучение с подкреплением.
После вебинара курс можно приобрести удобным для вас способом.
Нативная интеграция. Информация о продукте на сайте www.otus.ru
294 570
✔ Fine-tuning Stable Diffusion Models on Intel CPUs
This post will show you how to fine-tune a Stable Diffusion model on an Intel Sapphire Rapids CPU cluster.
В этом посте показано, как провести тонкую настройку модели Stable Diffusion на кластере процессоров Intel Sapphire Rapids. Настройка с помощью текстовой инверсии - техники, которая требует лишь небольшого количества изображений-примеров.
https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel
📌 Post: https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel
⭐️ Diffusers documentation: https://huggingface.co/docs/diffusers
📌 Optimum Intel documentation: https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/intel/inference
🖥 Intel IPEX on GitHub: https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch
ai_machinelearning_big_data
294 570
Салют, GigaChat! One Day Offer для NLP инженеров, разработчиков и исследователей уровня Middle/Senior/Senior++ состоится уже 22 июля 📢
А это значит, что всего за один день вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с командой, забрать оффер и начать работу над нашей большой языковой моделью GigaChat и амбициозными продуктами на его основе.
Чем именно вам предстоит заниматься?
👉 Делать претрейн моделей.
👉 Обучать SOTA модели для решения задач NLP.
👉 Создавать наши основные NLP модели: GigaChat, Intent Recognition, NER, Smart Home и другие.
👉 Делать распознавание и синтез речи, выявлять ключевые слова и шумовые события.
👉 Совершенствовать существующие инструменты ИИ и создавать новые.
👉 Работать в новом кластере с большим числом A100'ых.
Ваши шансы на оффер выше, если у вас есть профильное техническое образование и опыт работы от трех лет. Переходите по ссылке и регистрируйтесь на One Day Offer 💚
294 570
🔈 Urhythmic: Rhythm Modeling for Voice Conversion
Unsupervised Rhythm Modeling for Voice Conversion.
Проект для изменения исходного голоса на другие, позволяющая моделировать ритм речи.
🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic
🖥 Documentation: https://colab.research.google.com/github/bshall/urhythmic/blob/main/urhythmic_demo.ipynb
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06040v1
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vctk
ai_machinelearning_big_data
294 570
🌄 Kandinsky 2.2 попал в Diffusers
Kandinsky 2.2 - это генеративная модель от Сбера, создающая изображения по текстовому описанию. Обновление привело к увеличению количества доступного функционала (ControlNet, Outpainting х2 и др.)
Diffusers — это известный и крупнейший фреймворк генеративных моделей. Его используют такие инструменты и библиотеки, как DreamFusion, Segment Anything, ML Stable Diffusion (by Apple) и другие.
Kandinsky 2.2 попал в основной репозиторий Diffusers на GitHub.
🖥 Github: https://github.com/huggingface/diffusers
ai_machinelearning_big_data
294 570
+2🧭 OpenCompass
OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude, etc) over 50+ datasets.
OpenCompass - это платформа для оценки LLM моделей, поддерживающая широкий спектр моделей (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude и др.) на 50+ наборах данных.
Благодаря мощным алгоритмам и интуитивно понятному интерфейсу OpenCompass позволяет легко оценить качество и эффективность ваших моделей НЛП.
🖥 Github: https://github.com/InternLM/opencompass
🖥 Documentation: https://opencompass.readthedocs.io/en/latest/
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06281v1
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench
ai_machinelearning_big_data
