![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
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![شبکه: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 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 19 676 مشترک است و جایگاه 6 664 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 344 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 676 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -96 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.51% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 489 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 888 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 07 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.
19 676
مشترکین
-424 ساعت
-247 روز
-9630 روز
آرشیو پست ها
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
МТС Web Services запустила два новых кластера виртуальной инфраструктуры с графическими ускорителями, тем самым увеличив собственные GPU-мощности для обучения искусственного интеллекта на 40%. До конца года эта цифра увеличится еще в 3-4 раза.
Запуск новых сегментов позволит большему числу предприятий упростить и ускорить обучение и инференс собственных AI- и ML-моделей, за счет размещения их в облаке MWS. Инфраструктура подойдет для работы с любыми AI-моделями во всех отраслях экономики. А получить доступ к ней можно из любой точки страны.
Также до конца года на базе GPU-инфраструктуры будут развернуты: платформа для разработки, обучения и развертывания ML-моделей, уже готовые модели ИИ для разных индустрий и направлений, доступные по API и AI-сервисы по модели SaaS.
@Devsp — Подписаться
🗣Dolphin: длинный контекст как новая модальность для энергоэффективных языковых моделей на устройстве
Подход решает проблемы значительного потребления энергии и задержек, присущие моделям на устройстве.
Dolphin использует компактный декодер параметров 0,5B для извлечения обширной контекстной информации во встраивание памяти, существенно сокращая длину входных данных для первичной модели декодера параметров 7B.
Этот инновационный метод позволяет обрабатывать существенно более длинные контексты без типичных вычислительных затрат, связанных с расширенными последовательностями входных данных.
Эмпирические оценки демонстрируют 10-кратное улучшение энергоэффективности и 5-кратное сокращение задержек по сравнению с обычными методами обработки полноразмерного контекста без потери качества ответа.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Как тренировать нейросети быстрее, ускорить машинное обучение и визуализацию данных?
Серверы с GPU ускоряют вычисления, проведение ML-экспериментов и анализа больших данных, а еще легко справляются с классификацией изображений и распознаванием речи. Необязательно иметь собственный сервер, можно арендовать GPU в облаке в Selectel.
В 2024 году облако Selectel вошло в топ-3 лучших российских провайдеров рейтинга GPU Cloud, по версии CNews.
Преимущества аренды облачного сервера с GPU в Selectel:
- Гибкие конфигурации. Возможность выбрать сервер как готовой, так и произвольной конфигурации с нужной видеокартой. Мгновенное масштабирование под растущие нагрузки.
- Большой выбор карт в наличии : А2, А30, A100, A2000, A5000, Tesla T4, GTX1080 и RTX 2080.
- Оплата за фактически использованные ресурсы от 29 ₽/час
- Безопасность хранения и обработки данных. Облачные серверы соответствуют 152-ФЗ (УЗ-1), есть сертификаты PCI DSS, а также ISO 27001, 27017, 27018 и другие
Арендуйте серверы с GPU с почасовой оплатой: https://slc.tl/dscnh
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785 Erid: 2VtzqvqmQ7X
🔥K-Sort Arena: Efficient and Reliable Benchmarking for Generative Models via K-wise Human Preferences
Эффективная и надежная платформа, основанная на ключевом понимании: изображения и видео обладают более высокой интуитивностью восприятия, чем тексты, что позволяет быстро оценивать несколько образцов одновременно.
K-Sort Arena использует сравнения K-wise, позволяя моделям K участвовать в соревнованиях «все против всех», которые дают гораздо более богатую информацию, чем парные сравнения. Для повышения надежности системы мы используем вероятностное моделирование и байесовские методы обновления.
Благодаря своей высокой эффективности K-Sort Arena может непрерывно включать новые модели и обновлять таблицу лидеров с минимальным количеством голосов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⛅️Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций
В этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.
Читать...
🤗CustomCrafter: индивидуальная генерация видео с сохранением движения и возможностей концептуальной композиции
Новую структуру, которая сохраняет способность модели генерировать движение и концептуальные комбинированные способности без дополнительного видео и тонкой настройки для восстановления.
Для сохранения концептуальной комбинированной способности мы разрабатываем модуль plug-and-play для обновления нескольких параметров в VDM, улучшая способность модели захватывать детали внешнего вида и способность концептуальных комбинирований для новых субъектов.
Используя подключаемость наших модулей обучения объекта, мы уменьшаем влияние этого модуля на генерацию движения на ранней стадии шумоподавления, сохраняя возможность генерировать движение VDM.
На более поздней стадии шумоподавления мы восстанавливаем этот модуль, чтобы восстановить детали внешнего вида указанного объекта, тем самым обеспечивая точность внешнего вида объекта.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• MLSecOps: почему, зачем и кому это нужно?
• Практический кейс реализации AutoML в банке
• ML в маркетинге: как модели делают банк более чутким к негативу
👀Sapiens: Foundation for Human Vision Models
Семейство моделей для четырех основных задач, связанных с зрением человека: оценка позы в 2D, сегментация частей тела, оценка глубины и прогнозирование нормалей поверхности.
Модели изначально поддерживают вывод высокого разрешения 1K и чрезвычайно легко адаптируются для отдельных задач путем простой тонкой настройки моделей, предварительно обученных на более чем 300 миллионах изображений человека в дикой природе.
Простая конструкция модели также обеспечивает масштабируемость — производительность модели для разных задач улучшается по мере того, как мы масштабируем количество параметров с 0,3 до 2 миллиардов.
Sapiens постоянно превосходит существующие базовые показатели по различным бенчмаркам, связанным с зрением человека.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡️MeshFormer: High-Quality Mesh Generation with 3D-Guided Reconstruction Model
Модель реконструкции с разреженным видом, использующая явную 3D-структуру, входное руководство и контроль обучения.
Вместо трипланового представления модель сохраняет признаки в 3D-вокселях, комбинируя трансформаторы и 3D-свертки для интеграции проективного смещения.
Она обрабатывает RGB-вход и генерирует карты нормалей, предсказываемые с помощью 2D-моделей диффузии, что улучшает обучение геометрии.
Кроме того, использование Signed Distance Function (SDF) с рендерингом поверхности позволяет напрямую создавать качественные сетки, избегая сложных алгоритмов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🎓 Архив слитых курсов прямо в телеграм!
Вот огромная база материалов, которая пополняется каждый день!
>Python (96гб видео)
>С++(51 курсов)
>Java (23гб видео)
>Базы данных (50гб курсов)
>C# (45гб курсов)
>Английский (101гб курсов)
>PHP (43гб видео)
>Мобильная разработка (22гб курсов)
>Go ( 132гб видео)
>Rust (35 гб видео)
>SQL (43гб видео)
>MySQL (31гб видео)
>Другое (1679 гб видео)
⛓ Огромный кладезь топовых материалов более 20198Гб: Курсов, свежих книг, шпаргалок, гайдов , лекций, — всё в одном месте: @datacours
