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.
LibriSpeech и VCTK показали, что VALL-E 2 превосходит все предыдущие модели по качеству сгенерированной речи и ее естественности.
▪Подробности: https://arxiv.org/abs/2406.05370
▪Демо VALL-E 2 будети доступна здесь: https://www.bing.com/?ref=aka&shorturl=valle2
@ai_machinelearning_big_datagit clone https://github.com/Josh-XT/AGiXT
cd AGiXT
./AGiXT.ps1
AGiXT — это платформа для эффективного управления AI-системами с помощью различных инструментов. Наши агенты оснащены адаптивной памятью, и это универсальное решение предлагает мощную систему плагинов, поддерживающую широкий спектр команд, включая просмотр веб-страниц.
AGiXT имеет множество удобных плагинов для создания эффективных AI-решений
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@ai_machinelearning_big_datapip install xlstm
Не так давно был пост со статьёй Arxiv об архитектуре xLSTM, и вот команда исследователей xLSTM опубликовала код на GitHub.
xLSTM — это новая архитектура рекуррентной нейронной сети, основанная на идеях привычной нам LSTM. Благодаря экспоненциальному гейтингу с соответствующими методами нормализации и стабилизации и новой матричной памяти она преодолевает ограничения оригинальной LSTM и демонстрирует производительность при обработке естественного языка по сравнению с трансформерами или другими архитектурами.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datanpm install -g @builder.io/micro-agent
Micro Agent — это маленький AI-агент, который заточен под одно применение: агент пишет тест, а потом пишет под этот тест код.
По задумке, такой подход должен гарантировать как минимум валидность кода, а как максимум — код будет решать все поставленные задачи
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js и ANNEX Runtime Web и поддерживает 100 различных языков! 🔥
Демо-версиия (+ исходный код)! 👇
▪Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@ai_machinelearning_big_datapip install aider-chat
# для работы с GPT-4o
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
# для использование Claude 3 Opus:
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider --opus
Aider получил высший балл на SWE Bench — сложном бенчмарке, в котором Aider решал реальные проблемы на GitHub из популярных проектов с открытым исходным кодом, таких как django, scikitlearn, matplotlib и др.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data