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 20 012 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 20 012 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.
20 012
مشترکین
-1024 ساعت
-467 روز
-7830 روز
آرشیو پست ها
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
🧬 AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
AlphaFold 3 - новая модель искусственного интеллекта, разработанную Google DeepMind и Isomorphic Labs.
Модель может предсказывать структуру и взаимодействие всех молекул жизни с беспрецедентной точностью.
▪Blog: https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
▪Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
▪Two Minute Papers: https://www.youtube.com/watch?v=Mz7Qp73lj9o
@Devsp — Подписаться
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model
LLaVA-NeXT - большая мультимодальную модель (LMM) с открытым исходным кодом, обученную исключительно на данных текстового изображения.
Она демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.
▪️Github: https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT
▪️Blog: https://llava-vl.github.io/blog/2024-04-30-llava-next-video/
▪️HF: https://huggingface.co/shi-labs/CuMo-mistral-7b
▪️Dataset: https://huggingface.co/datasets/shi-labs/CuMo_dataset
@Devsp — Подписаться
📊 Time Series Foundation Model by Google
TimesFM — это предварительно обученная базовая модель временных рядов, разработанная Google Research для прогнозирования временных рядов.
Модель демонстрирует впечатляющую производительность при zero-shot обучении на множестве бенчмарков.
▪️Github: https://github.com/google-research/timesfm
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10688
▪️Blog: https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
▪️HF: https://huggingface.co/google/timesfm-1.0-200m
@Devsp — Подписаться
Pytup в Нижнем Новгороде 1 июня
Вас ждёт большая конференция по Python-разработке Pytup.
В программе — выступления спикеров, новости языка, актуальные кейсы экспертов и, конечно, нетворкинг.
Узнаете, как создать платформу для обработки данных в вашей IT-компании или микросервис обработки геометрических данных. А ещё послушаете крутые доклады, получите ответы на вопросы и пообщаетесь со спикерами и коллегами.
Зарегистрироваться на Pytup! 💛
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light
IC-Light — проект по управлению освещением изображений.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪️Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪️Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@Devsp — Подписаться
🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light
IC-Light — проект по управлению освещением изображений.
Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений.
▪️Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light
▪️Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter
▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light
@Devsp — Подписаться
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS неизменно обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, о чем свидетельствуют оценки, проведенные как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪️Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪️Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪️Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@Devsp — Подписаться
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS неизменно обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, о чем свидетельствуют оценки, проведенные как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪️Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪️Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪️Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@Devsp — Подписаться
🌟 Introduction to Granite Code Models
IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода.
Модели Granite Code Base обучаются на токенах 3–4T кодовых данных и наборах данных естественного языка, связанных с кодом.
Данные токенизируются посредством кодирования пар байтов (BPE) с использованием того же токенизатора, что и StarCoder.
Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода.
▪Github: https://github.com/ibm-granite/granite-code-models
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.04324
▪HF: https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-code-models-6624c5cec322e4c148c8b330
@Devsp — Подписаться
🔥 Хотите эффективно обеспечивать версионирование данных и моделей?
Освойте систему DVC на открытом практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд.
💻 На вебинаре вы:
- научитесь настраивать в git репозитории DVC и хранить артефакты на S3;
- переключаться между версиями артефактов и загружать их во внешнее хранилище;
- создавать воспроизводимые конвейеры обучения моделей с помощью DVC Pipelines.
Встречаемся 14 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps».
⚡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model
AudioSeal - метод локализации речевых водяных знаков, обладающий высочайшей надежностью и скоростью обнаружения.
Он совместно обучает генератор, который встраивает водяной знак в аудио, и детектор, который обнаруживает фрагменты с водяными знаками в более длинных аудиофайлах, даже при наличии редактирования.
Audioseal оснащен быстрым однопроходным детектором, который значительно превосходит по скорости существующие модели: обнаружение происходит на два порядка быстрее, что делает его идеальным для крупномасштабных приложений, работающих в режиме реального времени.
▪Github: https://github.com/facebookresearch/audioseal
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17264
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/facebookresearch/audioseal/blob/master/examples/colab.ipynb
▪HF: https://huggingface.co/facebook/audioseal
@Devsp — Подписаться
🧑💻StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation
StarCoder2-Instruct - это первый полностью самонастраивающийся LLM-разработчик кода с помощью конвейера Hugging Face.
Этот конвейер с открытым исходным кодом использует StarCoder2-15B для генерации тысяч пар инструкция-ответ, которые затем используются для точной настройки самого StarCoder-15B без каких-либо человеческих аннотаций или дистиллированных данных из огромных и проприетарных LLM.
▪️Blog: https://huggingface.co/blog/sc2-instruct
▪️Model: https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
▪️Dataset: https://huggingface.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k
▪️Code: https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align
@Devsp — Подписаться
+2
🔥 SDK для YandexGPT API
При внедрении модели от Яндекса в свои проекты могут возникнуть некоторые проблемы: отсутствие официального SDK, множество способов авторизации, видов моделей и эндпоинтов API.
Команда AllSee решила эти проблемы, а также рассказала, зачем YandexGPT, когда есть ChatGPT.
Внутри готовый SDK для быстрой интеграции YandexGPT в любые python-приложения.
📝 Статья: https://habr.com/ru/articles/812979/
@Devsp — Подписаться
😎 OpenDevin
OpenDevin, проект с открытым исходным кодом, целью которого является копирование Devin, автономного инженера-программиста с искусственным интеллектом, который способен выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах разработки программного обеспечения.
Этот проект стремится воспроизвести, улучшить и внедрить Devin с помощью сообщества открытого исходного кода.
▪️GitHub
▪️Страничка OpenDevin
@Devsp — Подписаться
⚡️Quivr — "Obsidian" с ИИ
Quivr, ваш второй мозг, который использует возможности GenerativeAI в качестве вашего личного помощника.
Даёт возможность легко делится своей базой знаний через публичную ссылку.
Quivr работает в автономном режиме, поэтому вы можете получить доступ к своим данным в любое время и в любом месте.
🖥GitHub
🟡Страничка Quivr
@Devsp — Подписаться
🌟OSWorld — среда для оценки мультимодальных AI-агентов
OSWorld — это первая в своем роде масштабируемая среда для мультимодальных агентов, поддерживающая постановку задач, оценку на основе выполнения и интерактивное обучение в разных операционных системах.
🖥GitHub
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🔥 Prometheus-Eval 🔥
Prometheus — это семейство языковых моделей с открытым исходным кодом, специализирующееся на оценке других языковых моделей.
По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) - обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)!
• Github: https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval
• Paper: arxiv.org/abs/2405.01535
@Devsp — Подписаться
