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
⚡️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
Совмещайте очную магистратуру и работу комфортно
Яндекс Практикум и РАНХиГС заканчивают набор на онлайн-программу «Data Science в экономике»:
— учёба полностью онлайн, включая сессии;
— очное обучение с дипломом РАНХиГС и всеми льготами;
— фундаментальные знания от Института ЭМИТ РАНХиГС, который находится на 5-м месте в рейтинге SuperJob по уровню зарплат выпускников;
— практический опыт экспертов Яндекса.
Оплатить учёбу можно разными способами: всю сумму сразу, по семестрам или с помощью госкредита — тогда ежемесячный платёж составит от 500 ₽, а государство погасит часть кредита за вас.
→ Узнать подробности и подать заявку
Реклама. ООО «Яндекс». ИНН 7736207543
😀 Эмоциональный синтез в Алисе: как устроен
В этой статье вы узнаете, как команда Яндекса работала над обновлением Алисы в части выражения эмоций. Для этого в Алису внедрили технологию эмоционального синтеза, позволяющую ассистенту голосом выражать широкий диапазон эмоций. Такая обновленная Алиса пока живет только в Станции Лайт 2, а позже появится и на других умных устройствах.
Читать...
🚀Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы
В этой статье мы рассмотрим, как оптимизировать запросы, чтобы извлечь максимум из взаимодействия с нейросетями, особенно с моделями языковых нейросетей (LLM) таких как ChatGPT, а также мы обсудим, какие параметры учитывать при создании промптов, как задавать вопросы и использовать контекст, чтобы получать ответы, соответствующие вашим нуждам.
Читать...
❓Базы данных не справляются с нагрузкой? Ищете способы улучшить их производительность и надежность?
Ждем вас на открытом вебинаре «Кластерные возможности MongoDB» 21 августа в 20:00 мск, где мы разберём:
- варианты репликации MongoDB для надежного хранения данных;
- как шардировать кластер MongoDB для эффективного распределения нагрузки;
- как выбрать ключ шардирования для оптимальной работы.
Урок будет полезен разработчикам, администраторам баз данных и DevOps-инженерам.
Спикер Николай Лапшин — опытный разработчик, архитектор, тимлид, ментор и преподаватель.
Встречаемся в преддверии старта курса «Базы данных». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/8k0t/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Введение в MLflow
В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры, а также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow.
Читать...
🤩DeepSeek-Prover-V1.5: использование обратной связи помощника по доказательствам для обучения с подкреплением и поиска по дереву Монте-Карло
Языковая модель с открытым исходным кодом, разработанную для доказательства теорем в Lean 4, которая улучшает DeepSeek-Prover-V1 за счет оптимизации как процессов обучения, так и вывода.
Предварительно обученная на DeepSeekMath-Base со специализацией на формальных математических языках, модель проходит контролируемую тонкую настройку с использованием улучшенного набора данных для формального доказательства теорем, полученного из DeepSeek-Prover-V1.
Дальнейшее уточнение достигается за счет обучения с подкреплением с обратной связью помощника по доказательству (RLPAF).
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Вебинар «От сырых данных до готового AI-сервиса за 10 минут»
30 августа в 17:00 будем разбирать и выполнять тестовое задание ML-инженера в BigTech.
На собеседованиях в ИТ часто встречаются задания в стиле «описать путь от модели в локальном Jupyter-ноутбуке до готового сервиса, к которому можно обращаться по API».
На вебинаре поговорим о способах решения подобных задач и о том, как сделать из любой ML-модели готовый сервис. Дополнительно разберем основные принципы и инструменты MLOps.
Вебинар будет полезен ML и MLOps-инженерам, Data Scientists, DevOps- и Data-инженерам, менеджерам технических продуктов.
Программа
🔹 Создаем готовый ML API в Jupyter-ноутбуке.
🔹 Проводим версионирование модели, разбираем возможности и функции MLflow.
🔹 Налаживаем жизненный цикл модели.
🔹 Организовываем хранение ML-артефактов и пространство для командной работы над библиотекой моделей для разных задач.
Регистрируйтесь на вебинар — мы пришлем ссылку на трансляцию в день мероприятия, а после вышлем запись.
Зарегистрироваться бесплатно
🔍OpenResearcher: использование ИИ для ускоренных научных исследований
Инновационная платформа, которая использует методы искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения процесса исследования, отвечая на разнообразные вопросы исследователей.
Он создан на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеграции больших языковых моделей (LLM) с актуальными знаниями, специфичными для предметной области.
OpenResearcher позволяет исследователям экономить время и повышать свой потенциал для открытия новых идей и осуществления научных прорывов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔥 Прикладная независимая конференция по data science
Организаторы HighLoad++ делают первую офлайн конференцию AiConf 2024. И это не просто конференция, а площадка для обмена опытом, общения и профессионального роста для Data Scientist, ML инженеров.
➡️ Среди тем конференции:
- Работа со звуком
- Компьютерное зрение и генерация изображений
- Обработка естественного языка
- Рекомендательные системы и поиск
- Умные механизмы
- Дискуссии на тему "ML будущего"
- Оптимизация использования железа
➡️ На AiConf 2024 вас ждут:
-Более 700 участников
- Доклады от Эмели Драль, Олега Бартунова, Алексея Голомедова
- Свежие доклады от лидеров рынка Ozon, Яндекса, Huawei, а также из реального сектора
- Рассказы о кейсах и технологиях, которые можно сразу применить в своих проектах. Всё свежее, из первых рук
— Неформальное общение на afterparty
❗️Кстати, ребята в своем телеграм-канале (https://t.me/UseDataConfChannel) делают розыгрыш офлайн-билета, приглашаем поучаствовать.
До встречи на AiConf 2024!
