اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Data Science | Machinelearning [ru]
رفتن به کانال در Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science | Machinelearning [ru]
کانال Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 019 مشترک است و جایگاه 6 722 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 728 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 019 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 19 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -73 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.09% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.89% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 619 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 779 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, nvidia, контекст, openai, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 20 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.
20 019
مشترکین
-924 ساعت
-557 روز
-7330 روز
آرشیو پست ها
🤖 Квантизация моделей: код, позволяющий сжимать нейросети в 8 раз без потери качества
Яндекс представил новое решение, позволяющее экономить ресурсы компаний, разрабатывающих и внедряющих нейросети. Например, благодаря новому методу модель Llama 2 после сжатия можно будет запустить на 1 графическом процессоре вместо 4.
Читать…
⚡️SlowFast-LLaVA: надежная не требующая обучения базовая модель для больших языковых моделей видео
Модель большого языка видео (LLM) без обучения, которая может совместно захватывать подробную пространственную семантику и долгосрочный временной контекст, не превышая бюджет токенов обычно используемых LLM.
Это реализуется с помощью двухпоточной конструкции входов SlowFast для видео LLM для эффективного агрегирования признаков из отобранных видеокадров.
Экспериментальные результаты показывают, что SF-LLaVA превосходит существующие методы без обучения в широком спектре задач видео.
В некоторых тестах он достигает сопоставимой или даже более высокой производительности по сравнению с современными моделями Video LLM, которые точно настроены на наборы видеоданных.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Какой путь к работе мечты самый короткий? Конечно, One Day Offer от Сбера! 😉
Если ты Data Analyst или Data Engineer, мы ждём тебя 27 июля. Получи возможность пройти fast-интервью, познакомиться с командой и забрать долгожданный оффер всего за один день.
Наша команда разрабатывает и внедряет DS-решения в точки касания клиента со Сбером: отделения, мобильное приложение, банкоматную сеть и т.д. Мы работаем с технологиями Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum и за год внедряем более 200 моделей.
Тебя ждут интересные и разноплановые задачи 👇
▪️ Обучение всех типов моделей искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей.
▪️ Создание высокотехнологичных сервисов: от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка.
▪️ Развитие хранилища на Teradata и DataLake на Hadoop.
Отправляй заявку уже сейчас и присоединяйся к команде!💚
👀 EVLM: эффективная модель визуального языка для визуального понимания
Наш метод в первую очередь включает: использование перекрестного внимания для взаимодействия изображения и текста, аналогичного Flamingo использование иерархических функций ViT, а также введение механизма Mixture of Experts (MoE) для повышения эффективности модели.
Модель достигает конкурентоспособных оценок в публичных многомодальных тестах и хорошо справляется с такими задачами, как субтитры к изображениям и видео.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
👉 личный ментор по траектории обучения;
👉 доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
👉 опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2Vtzqvgu5R4
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
🗣PM-LLM-Benchmark: Оценка больших языковых моделей в задачах анализа процессов
PM-LLM-Benchmark — первый всеобъемлющий бенчмарк для PM, фокусирующийся на знаниях предметной области (специфичных для анализа процессов и специфичных для процессов) и на различных стратегиях внедрения.
Он полезен для выявления LLM, которые подходят для задач анализа процессов, необходимы дальнейшие исследования для преодоления предвзятости оценки и проведения более тщательного ранжирования конкурентоспособных LLM.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🦾 CLAY: Управляемая крупномасштабная генеративная модель для создания высококачественных 3D-ресурсов
CLAY — генератор 3D-геометрии и материалов, разработанный для легкого преобразования человеческого воображения в сложные 3D-цифровые структуры.
Он поддерживает классический ввод текста или изображения, а также элементы управления с поддержкой 3D из различных примитивов.
В частности, он использует нейронные поля для представления непрерывных и полных поверхностей и использует модуль генеративной геометрии с чистыми блоками трансформатора в скрытом пространстве.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔍BRIGHT: реалистичный и сложный тест для поиска информации с интенсивным рассуждением
BRIGHT, первый тест поиска текста, который требует интенсивного обоснования для поиска соответствующих документов.
Он создан на основе 1398 запросов реального мира, собранных из различных областей, полученных из естественных или тщательно отобранных человеческих данных.
Обширная оценка показывает, что даже самые современные модели поиска не плохо работают с ним.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
😎VD3D: Укрощение больших видеодиффузионных трансформаторов для управления 3D-камерой
Новые методы демонстрируют возможность генерировать видео с управляемыми позами камеры; эти методы используют предварительно обученные модели диффузии на основе U-Net, которые явно разделяют пространственную и временную генерацию.
Подход демонстрирует современную производительность для управляемой генерации видео после тонкой настройки на наборе данных RealEstate10K.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚙ VLMEvalKit: набор инструментов с открытым исходным кодом для оценки больших многомодальностей моделей
Набор инструментов призван предоставить удобную и всеобъемлющую структуру для исследователей и разработчиков для оценки существующих многомодальных моделей и публикации воспроизводимых результатов оценки.
Хотя набор инструментов в настоящее время в основном используется для оценки больших моделей на языке видения, его конструкция совместима с будущими обновлениями, которые включают дополнительные модальности, такие как аудио и видео.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
💫 Яндекс устраивает технологический Код-хоппинг 8 августа!
Встретимся в Петербурге, чтобы потусить и послушать короткие лайтнинги от коллег. Переключимся с работы на живое общение — так мы сможем не только подзарядиться, но и поймать новые идеи! В программе — прогулка по трём барам, настойки и коктейли, codebattle, задушевные разговоры и крутая вечеринка!
✉️ Заполняйте форму и регистрируйтесь уже сейчас! А если хотите рассказать о проекте или увлечении, приложите к форме тему и тезисы.
До встречи на Код-хоппинге! 🎉
🧐Make-An-Agent: генератор обобщающей политической сети с диффузией, обусловленной поведением
Обученная на контрольных точках сети политики и их соответствующих траекториях, модель генерации демонстрирует замечательную универсальность и масштабируемость на нескольких задачах и имеет сильную способность к обобщению на невидимых задачах для вывода хорошо выполняемых политик с использованием всего лишь нескольких демонстраций в качестве входных данных.
Модель демонстрирует ее эффективность и результативность в различных областях и задачах, включая различные цели, поведение и даже между различными манипуляторами роботов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
