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 20 007 مشترک است و جایگاه 6 722 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 717 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 007 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -78 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.82% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 715 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 765 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 21 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.
20 007
مشترکین
-1024 ساعت
-467 روز
-7830 روز
آرشیو پست ها
🇺🇿 Introducing Emu Video and Emu Edit, our latest generative AI research milestones
Мета показали свои новые нейросети Emu Video и Emu Edit.
Первая — высококачественный генератор видео, а вот вторая интересней — это натоящий редактор ваших фото текстом, без выделения областей, сложных интерфейсов и прочего. Просто пишете, что хотите поменять и как, а нейросеть — выполняет. Демо выглядит потрясающе.
Технологии Emu лежат в основе многих наших возможностей генеративного искусственного интеллекта, некоторых инструментов редактирования изображений искусственного интеллекта для Instagram, которые позволяют делать фотографии и менять их визуальный стиль или фон, а также функции Imagine в Meta AI, которая позволяет создавать фотореалистичные изображения непосредственно в сообщениях с помощью этой технологии.
🚀 Blog: https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/
⭐️Project page: https://emu-edit.metademolab.com
📌Paper: https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf
@Devsp — Подписаться
Приглашаем в Гостиную к Алисе!
«Гостиная Алисы. Не один дома» — это митап от команды Яндекса для middle+ бэкендеров: доклады о том, как устроена Алиса, Умные устройства, Беспилотные технологии и нетворкинг в неформальной обстановка
🔸 Павел Капля, руководитель продуктовой разработки Алисы. Расскажет, как запускали Новые возможности — и что пришлось изменить в нашем помощнике, чтобы заставить её думать по новому
🔸 Марат Мавлютов, руководитель службы разработки роботов-доставщиков. Объяснит, как наши роботы-доставщики видят мир вокруг себя, строят маршрут, ориентируются в толпе и проезжают светофоры
18 апреля, 19:00
Москва
Зарегистрироваться можно здесь.
Реклама ООО "Яндекс"
ИНН 7736207543
JaxMARL
Бенчмарки играют важную роль в разработке алгоритмов машинного обучения. Например, исследования в области обучения с подкреплением (RL) в значительной степени зависят от них. Однако модели RL традиционно запускаются на центральном процессоре, что ограничивает их масштабируемость.
В данной работе представлен JaxMARL - первый проект с открытым исходным кодом, сочетающую простоту использования с эффективностью работы на GPU.
JaxMARL сочетает в себе простоту использования с эффективностью использования графического процессора и поддерживает широкий спектр часто используемых сред MARL, а также популярные базовые алгоритмы.
Обучающий конвейер на основе JAX работает в 12500 раз быстрее, чем существующие подходы.
🐱 Github: https://github.com/flairox/jaxmarl
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.10090v1.pdf
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mujoco
@Devsp — Подписаться
Наводим порядок в данных с экспертами Х5 Tech Talk !🤟🏻
С каждым годом данных становится больше, а ориентироваться в них сложнее. X5 Tech совместно с сообществом dbt & modern data stack решили обсудить метод решения этой проблемы — каталог данных.
11 апреля предлагаем послушать про успешные внедрения последних лет открытых каталогов данных на базе OpenMetadata и DataHub с месячной аудиторией от десятков специалистов машинного обучения до тысяч бизнес пользователей.
🔔Не пропусти!
11 апреля, 19:00
ОНЛАЙН
Зарегистрироваться
Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ОГРН 1077760250941🌦 Makani: Massively parallel training of machine-learning based weather and climate models
Makani — это экспериментальная библиотека, предназначенная для исследования и разработки моделей погоды и климата на основе машинного обучения в PyTorch.
Среди прочего, Makani использовался для обучения сферических нейронных операторов Фурье (SFNO) и адаптивных нейронных операторов Фурье (AFNO) на датасете ERA5. Makani основан на PyTorch и поддерживает различные формы параллелизма моделей и данных, асинхронную загрузку данных, непредсказуемые каналы, авторегрессионное обучение и многое другое.
🐱Github: https://github.com/NVIDIA/makani
📕Blog: https://developer.nvidia.com/blog/modeling-earths-atmosphere-with-spherical-fourier-neural-operators/
⏩Dataset: https://github.com/NVIDIA/makani/tree/main/datasets
@Devsp — Подписаться
🎥 Camera control for text-to-video.
CameraCtrl - модель, которая обеспечивает точное управление положением камеры, что позволяет точно контролировать ракурсы и движения камеры при генерации видео.
Результаты экспериментов демонстрируют эффективность CameraCtrlв достижении точного и адаптируемого к предметной области управления камерой, что знаменует собой шаг вперед в стремлении к динамичному и индивидуальному видеоповествованию на основе текстовых данных и позы камеры.
▪️Github: https://github.com/hehao13/CameraCtrl
▪️Paper: http://arxiv.org/abs/2404.02101
▪️Project: https://hehao13.github.io/projects-CameraCtrl/
▪️Weights: https://huggingface.co/hehao13/CameraCtrl/tree/main
@Devsp — Подписаться
Курс по нейросетям. Получите самые востребованные скиллы в 2024 году.
До 10 апреля идет запись на курс “Основы нейронных сетей: создание и настройка":
- разработка продвинутых архитектур нейронных сетей и их применение в Data Science
- решение типичных проблем при обучении сетей
Курс будет полезен, если вы:
- Аналитик данных и хотите освоить продвинутые инструменты, чтобы выйти на новый уровень
- Разработчик с опытом программирования и хотите применить свои знания в новой области
- Руководитель IT-проектов и хотите лидировать современные бизнес-процессы
@Codeby_Academy
84994441750
💥 Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection
Video-LLaVA демонстрирует замечательные возможности интерактивного взаимодействия между изображениями и видео, несмотря на отсутствие пар изображение-видео в наборе данных.
🐱Github: https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVA
🤗Demo: https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/Video-LLaVA
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.10122v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench
@Devsp — Подписаться
⚡ Не пропусти стажировку в сфере Data Science и аналитики данных от Газпромбанка.
Ты еще успеваешь подать заявку!
Что такое GPB.Level Up?
Это стажировка для Data Science-специалистов в Газпромбанке. Опыт работы не требуется: внутренняя система и обучение актуальным фреймворкам на реальных задачах банка прокачают сильнее дюжины пет-проектов. Открыто 5 различных направлений от работы с ИИ до моделирования финансовых рисков.
Тебя ждут классные условия:
— 67 000 р. gross в месяц
— ДМС и корпоративные скидки
— Удаленный или гибридный формат работы
— Программа наставничества
— Карьерные перспективы: 85% участников GPB.Level Up прошлого года перешли в штат Газпромбанка
Не откладывай на «потом», регистрируйся прямо сейчас
👱♂️ ChatAnything: Facetime Chat with LLM-Enhanced Personas
Новая модель ChatAnything, которая способна придать жизнь разнообразным объектам, будь то животное, фрукт, монстр или даже ваше собственное фото, создавая говорящего персонажа. При помощи нейронных сетей и алгоритмов текст в речь, программа автоматически выбирает наиболее подходящий тон и настроение для созданного персонажа.
Простой конвейер, дополненный безграничными на данный момент моделями большого языка, позволяющий создавать воображаемые чаты Facetime с заданным визуальным внешним видом.
🖥Github: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.06772
⭐️Model: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything/blob/main/python_scripts/prepare_models.py
@Devsp — Подписаться
У Яндекс Практикума есть бесплатный курс по основам анализа данных. В нём забавный интерактивный сюжет и много практики: четыре реальных кейса из разных областей.
Вам предстоит:
— выяснить причину массовой поломки гаджетов,
— проверить окупаемость рекламы мобильного приложения,
— выбрать стратегию развития ИИ-стартапа,
— оценить эффективность роботов в службе поддержки.
На курсе вы напишете первый код на Python и поймёте, чем занимаются специалисты в сфере.
→ Приходите учиться бесплатно.
🦖 DINO-Tracker: Taming DINO for Self-Supervised Point Tracking in a Single Video
DINO-Tracker — новая платформу для долгосрочного плотного отслеживания видео.
Основой нашего подхода является сочетание обучения во время тестирования на одном видео с мощными локализованными семантическими функциями, изученными с помощью предварительно обученной модели DINO-ViT.
▪️Github: https://github.com/AssafSinger94/dino-tracker
▪️Project: https://dino-tracker.github.io/
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2403.14548
@Devsp — Подписаться
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее Fast Track мероприятия:
• 13–14 апреля — Fast Track для дата-аналитиков со знанием SQL и Python, офер за 2 дня в команду Фудтеха.
Зарегистрироваться
👱 Arc2Face: A Foundation Model of Human Faces
Arc2Face — модель основы лица с идентичностью, которая, учитывая встраивание человека в ArcFace, может генерировать разнообразные фотореалистичные изображения с беспрецедентной степенью сходства лиц, чем существующие модели.
Arc2Face для управления генерацией нужны только отличительные функции ArcFace, предлагая надежную основу для множества задач, где согласованность идентификаторов имеет первостепенное значение.
▪️Github: https://github.com/foivospar/Arc2Face
▪️Project: https://arc2face.github.io
▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/FoivosPar/Arc2Face
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2403.11641
@Devsp — Подписаться
Российский AI-ассистент разработчика доступен на GitVerse
AI-ассистенты (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект) — это программы, которые анализируют код и предлагают варианты завершения в режиме онлайн. Разработчик может быстрее выполнять привычные задачи, избавиться от рутины сосредоточиться на важных проектах.
К одному из таких помощников вы можете получить доступ уже сейчас!
GigaCode – это AI-ассистент, который знает 15 языков программирования — Java, Python, TypeScript, C/C++ и другие. GigaCode работает в любой привычной среде разработки. Его можно подключить к IDEA, PyCharm, VSCode, Jupyter и другим.
GigaCode развивается вместе c сервисом GigaChat. В AI-ассистенте есть нейросетевые модели, которые обучены на больших корпусах исходного кода и специализируются на определенных задачах разработки. А по опыту команд в Сбере, GigaCode может сокращать время для создания кода до 25%. Ранний доступ к AI-ассистенту можно получить на площадке GitVerse. Это российская платформа для работы с исходным кодом от СберТеха, где можно хранить открытые и закрытые репозитории и продвигать свои проекты.
Чтобы получить доступ к GitVerse и протестировать GigaCode в своем проекте, оставьте заявку на сайте.
🪄 Introducing SDXL Turbo: A Real-Time Text-to-Image Generation Model
SDXL Turbo: Модель генерации текста в изображение в режиме реального времени.
SDXL-Turbo основан на новом методе обучения под названием «Состязательная диффузионная дистилляция», который позволяет отбирать крупномасштабные базовые модели диффузии изображений за 1–4 шага с высоким качеством изображения.
Этот подход использует дистилляцию оценок для использования крупномасштабных готовых моделей диффузии изображений в качестве сигнала учителя и сочетает это с состязательными потерями для обеспечения высокой точности изображения даже в низкошаговом режиме с одним или двумя шагами выборки.
🖥Code: https://stability.ai/news/stability-ai-sdxl-turbo
🦾 Demo: https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo
🔥Model weights → https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo
📚Paper:https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation
@Devsp — Подписаться
🔍 MagicLens: Self-Supervised Image Retrieval with Open-Ended Instructions
MagicLens: серия моделей поиска изображений.
Обученная на 36,7 миллионах триплетов (изображение запроса, инструкция, целевое изображение) с богатыми семантическими связями, полученными из Интернета, одна модель MagicLens может достичь сопоставимых или лучших результатов по 10 тестам различных мультимодальности изображения, изображения к изображению и т. д. и задачи поиска текста в изображение, чем предыдущие современные методы (SOTA).
Кроме того, MagicLens может удовлетворить разнообразные цели поиска, выраженные с помощью открытых инструкций.
▪️Project: https://open-vision-language.github.io/MagicLens/
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2403.19651
▪️HF: https://huggingface.co/papers/2403.19651
@Devsp — Подписаться
👀 Готовы ли вы пройти обучение, чтобы работать в одной из самых интересных и современных IT-ниш — компьютерном зрении?
Ответьте всего на несколько вопросов и узнайте! В случае прохождения вы получите специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок.
А если не удастся — не отчаивайтесь и повторите попытку через несколько дней, а потом мы поможем во всем разобраться!
🔥 Вперед, это займет всего пару минут: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
«Яндекс» и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ расширят сотрудничество в сфере подготовки ИИ-специалистов в следующие 10 лет
Компания «Яндекс» и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ заявили о расширении партнёрства. ФКН был основан ВШЭ и Яндексом 10 лет назад. За время своего существования факультет стал одним из ведущих проектов по подготовке разработчиков и специалистов по машинному обучению и выпустил более 3000 человек.
Расширение сотрудничества планируется по трём направлениям, включающим создание новых образовательных программ, развитие исследований в области искусственного интеллекта, применение генеративных нейросетей в учебном процессе.
Также в ближайшие 10 лет партнерства Яндекс и ФКН планируют увеличить количество выпускников программ Яндекса в 4 раза. Уже в этом году откроется магистратура по ИИ в маркетинге и продукте, а на магистерской программе «Современные компьютерные науки» появится направление по ИИ, которое будет готовить специалистов по генеративным технологиям. Кроме того, создадут свой студкемп по ML.
👀 Большой обзор методов ускорения инференса LLM
В этой статье ML-разработчик Яндекса подробно разобрал, какие факторы влияют на время работы модели и как они связаны с внутренним устройством GPU. Описал популярные методы в классах дистилляции и квантизации моделей. Также показал такие дополнительные техники, как Speculative Decoding и Continuous Batching.
✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/801119/
@Devsp — Подписаться
