fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Data Science | Machinelearning [ru]

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @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 19 672 مشترک است و جایگاه 6 666 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 343 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 672 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -98 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.47% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.49% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 469 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 883 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 08 نوامبر, 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.

19 672
مشترکین
-224 ساعت
-257 روز
-9830 روز
آرشیو پست ها
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополни
+1
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25% Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь. Ведь дополнительные деньги всегда будут под рукой вместе с CASHBACK картой от МТS Теперь ты можешь совершать срочные покупки, когда это нужно, а расплачиваться за них в течение 111 дней! Без процентов и дополнительных платежей. А еще на каждую покупку по карте есть щедрый кешбэк: ◾ Каждую неделю на разные категории: 10% ◾ В супермаркетах: 5% ◾ На доставку еды, в кафе и ресторанах: 5% ◾ Магазины одежды: 5% ◾ Покупки у партнеров сервиса МТС Cashback: до 25% Платите любыми картами за косметику, технику, одежду и многое другое Обслуживание по карте бесплатно. Не откладывай покупки на потом, оформляй CASHBACK карту от МТS и покупай любимые товары уже сейчас.

​​🔥Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость Весь рабочий процесс глубокого обучения упрощается с помощью Burn, поскольку вы можете отслеживать прогресс своего обучения с помощью эргономичной панели управления и выполнять логические выводы повсюду, от встроенных устройств до больших кластеров графических процессоров. Burn был создан с нуля с учетом обучения и умозаключений. Также стоит отметить, насколько Burn по сравнению с такими фреймворками, как PyTorch, упрощает переход от обучения к развертыванию, устраняя необходимость изменения кода. 🖥GitHub 🟡Доки @Devsp — Подписаться

​​🤖Обзор новых Open Source LLM. Или как локально запустить аналог ChatGPT В этой статье мы расскажем что в них особенного, а также как и зачем их запускать локально. Читать...

​​⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений. Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер. 🖥GitHub 🟡Доки @Devsp — Подписаться

⚡️ Хабр подвел итоги конкурса «Технотекст», в тройку лидеров в номинации ML попали: • Статья Виктора Юрченко из Яндекса с рассказом о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение • Научно-популярная статья Игоря Котенкова из Open Data Science с разбором работы ChatGPT • Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer. @Devsp — Подписаться

​​🌟ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM Assistant. Она поддерживает английский и китайский языки. Версия HuggingFace с открытым исходным кодом представляет собой предварительно обученную модель в течение 40 000 часов без SFT. 🖥GitHub 🤗 Погонять в Hugging Face 🟡Страничка ChatTTS @Devsp — Подписаться

​​⚡️Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face. Можно выбирать разные стили и экспериментировать. 🤗 Scribble SDXL @Devsp — Подписаться

​​🔥MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне MiniCPM-V — это серия конечных мультимодальных LLM (MLLM), предназначенных для понимания визуального языка. Модели принимают изображение и текст в качестве входных данных и обеспечивают высококачественный текстовый вывод. Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков, активно используется квантование для общей оптимизации. 🖥GitHub @Devsp — Подписаться

​​👾 Разметка данных в Label Studio при помощи GPT-4: интеграция ML Backend В этой статье автор расскажет как можно объединить GPT-4 с бэкендом машинного обучения (ML Backend) Label Studio. Читать...

​​💻 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале Elia- это приложение для взаимодействия с LLM, которое полностью работает на вашем терминале и предназначено для работы с клавиатурой, эффективно и интересно в использовании. Он хранит ваши разговоры в локальной базе данных SQLite и позволяет вам взаимодействовать с различными моделями. 🖥 GitHub @Devsp — Подписаться

​​🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни: • Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation • Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде • Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM

​​🚀 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM Open WebUI — это расширяемый, многофункциональный и удобный автономный веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме. Он поддерживает различные программы LLM, включая Ollama и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI. 🖥GitHub 🟡Доки @Devsp — Подписаться

🌟 Релиз YandexGPT 3 Lite Стала доступна облегченная версия генеративной модели Яндекса третьего поколения. YandexGPT 3 Lite лучше и быстрее решает задачи в режиме реального времени, поэтому будет полезна в разных сценариях бизнеса. Особенно там, где важна оперативность ответов. Например, для колл-центра или при ответе в чат-боте на сайте. На Хабре вышла статья, где команда YandexGPT подробно рассказала о ключевых этапах обучения. Например, об этапе выравнивания (Alignment), включающем в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Без него команда не смогла бы добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро). ✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/ @Devsp — Подписаться

​​🤖Машинное обучение: мост между бизнесом и Data Science В этой статье автор расскажет о зонтичном термине data science, о взаимосвязи его отраслей, основных задачах, которые может решать машинное обучение, а также о том, как эти задачи можно перевести на язык бизнеса. Читать...

✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В этом году будет 5 номинаций: ▪️ Первая публикация, ▪️ Исследователи, ▪️ Молодые научные руководители, ▪️ Научные руководители, ▪️ Преподаватели ML. Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей. ↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

​​🌟Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде Sweep — младший разработчик искусственного интеллекта, который превращает ошибки и запросы функций в изменения кода. Sweep автоматически обрабатывает улучшения Devex, такие как добавление подсказок или улучшение тестового покрытия. 🖥GitHub 🟡Доки @Devsp — Подписаться

​​🚀Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation Из этой статьи вы узнаете, как оценивать качество данных при помощи алгоритма adversarial validation с использованием spark user defined function. Читать...

❓Как произвести интеграцию SQL и Pandas для анализа данных? Присоединяйтесь к открытому уроку "Интеграция SQL и Pandas для анализа данных", где вы: - узнаете, как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных; - попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных. Спикер Роман Козлов – руководитель курса "Python для аналитики", аналитик Big Data/системный аналитик с опытом 8+ лет. Дата и время открытого урока: 28 мая в 20:00 Мск Все участники вебинара получат специальную цену на курс «Python для аналитики» и консультацию от менеджеров OTUS! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/sqoF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​⚡️ Adobe выпустила DMD2! Новый усовершенствованный метод дистилляции, который может превратить диффузионные модели, такие как SDXL, в мощные одношаговые генераторы изображений. ▪Project page: https://tianweiy.github.io/dmd2/ ▪Code: https://github.com/tianweiy/DMD2 ▪Demo: https://4e4a5c6a8b08f76802.gradio.live @Devsp — Подписаться

​​🖥Дайджест самых интересных публикаций за последние дни: • Prompt engineering — путь к эффективной работе с ChatGPT • Чем новый ChatGPT-4o отличается от GPT-4, что умеет и почему это супер-важно • Распознавание именованных сущностей: механизм, методики, сценарии использования и реализация