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
Встречаемся 14 сентября на Practical ML Conf в Москве и онлайн!
Machine learning, проверенный практикой*
* Сгенерировано YandexGPT
Главная конференция Яндекса по ML для экспертов: качественные технические доклады от ключевых инженеров, максимум пользы и знаний о практическом применении.
Ключевые темы конференции:
CV / NLP / Speech / RecSys / MLOps / Data science
В числе спикеров:
– Степан Комков — Яндекс Поиск, старший разработчик службы синтеза речи;
– Дмитрий Антипов — Сбер, АБТ, тимлид разработки;
– Виктор Плошихин — Yandex Cloud, руководитель ML-лаборатории в Yandex Platform Engineering.
Во вдохновляющем футуристичном пространстве «Суперметалл» мы поговорим о кейсах, которые не найти в научных статьях, ведь когда они появятся — вы уже не сможете оказаться в числе визионеров.
Ждём вас, чтобы заглянуть в будущее вместе — офлайн и онлайн.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🧐InfinityMATH: масштабируемый набор данных для настройки инструкций в программных математических рассуждениях
Конвейер построения делает акцент на разделении чисел от математических задач для синтеза независимых от чисел программ, что обеспечивает эффективное и гибкое масштабирование при минимизации зависимости от конкретных числовых значений.
Эксперименты по тонкой настройке с открытым исходным кодом языковых и кодовых моделей, таких как Llama2 и CodeLlama, демонстрируют практические преимущества InfinityMATH.
Эти тонко настроенные модели показали значительные относительные улучшения как в области, так и вне области бенчмарков, в среднем от 184,7% до 514,3%.
Кроме того, эти модели продемонстрировали высокую надежность на тестах GSM8K+ и MATH+, которые являются улучшенной версией тестовых наборов с простыми вариациями чисел.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡️Рекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selection
В статье рассматривается выбор оптимального шага при рекурсивном отборе признаков (RFE), а также предлагаются три подхода: фиксированный шаг, динамический шаг, зависящий от количества признаков, и динамический шаг, основанный на значимости признаков.
Читать...
Как подготовить данные без пропусков, дубликатов и некорректных значений?
Расскажем как предварительно обработать сырые данные на открытом уроке «Подготовка данных в Pandas»
🔹Последовательно рассмотрим этапы обработки пропусков, дубликатов и поиск аномалий.
✅ Практика: Чистка данных при помощи библиотеки PandasУрок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/7xOF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🤖UniT: унифицированное тактильное представление для обучения роботов
Новый подход к обучению тактильному представлению, использующий VQVAE для изучения компактного скрытого пространства и служащий тактильным представлением.
Он использует тактильные изображения, полученные от одного простого объекта, для обучения представлению с возможностью переноса и обобщения.
Эффективность UniT в обучении политике продемонстрирована на трех реальных задачах, включающих разнообразные манипулируемые объекты и сложные взаимодействия робота-объекта-среды.
Благодаря обширным экспериментам UniT показал себя простым в обучении, подключаемым и работающим, но широко эффективным методом обучения тактильному представлению.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
AI помогает бизнесу анализировать большие объемы данных, чтобы принимать обоснованные решения и повышать эффективность процессов.
➡️Сервисы речевой аналитики позволяют распознавать и глубоко анализировать голосовые и текстовые диалоги с помощью технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
✔️22 августа в 11.00 МСК MWS проведет вебинар о сервисе речевой аналитики, который они развернули в своем облаке совместно с UKTECH LAB.
↘️ На вебинаре вы узнаете, как MWS внедрили сервис речевой аналитики для сети клиник «Кремлёвская стоматология».
В эфире расскажут:
🔴Что компании уже сегодня получают с помощью речевой аналитики в облаке.
🔴Как AI в облаке помог компании:
- на 20% увеличить конверсию из обращений в запись,
- на 14% снизить время на постобработку звонков.
🔴Какие облачные решения обеспечивают надёжное хранение и безопасную обработку персональных данных.
Приходите на вебинар и задавайте свои вопросы - за лучший вопрос в чате трансляции - будет подарок :)
Реклама. Информация о рекламодателе.
🦾ControlNeXt: Powerful and Efficient Control for Image and Video Generation
ControlNeXt — мощный и эффективный метод для контролируемой генерации изображений и видео.
Метод легко интегрируется с другими весами LoRA, позволяя изменять стиль без необходимости дополнительного обучения.
Были проведены различные эксперименты с различными базовыми моделями для изображений и видео, продемонстрировав надежность нашего метода.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
В чём особенность рекламы на маркетплейсах и как она связана с ранжированием и продвижением — обсуждают эксперты бигтехов в подкасте «Рандомные дрова» от Ozon Tech.
Слушайте, чтобы узнать, как работает механизм аукциона изнутри, как ML-модели учитывают конверсию и какие метрики нужны для измерения качества рекламы в e-com.
🎧 Приятного прослушивания на любимой площадке!
🔥VITA: Towards Open-Source Interactive Omni Multimodal LLM
Мультимодальная большая языковая модель (MLLM) с открытым исходным кодом, которая способна одновременно обрабатывать и анализировать модальности видео, изображений, текста и аудио, и в то же время обладает передовым мультимодальным интерактивным опытом.
Она демонстрирует надежные базовые возможности многоязычного, визуального и аудиопонимания, о чем свидетельствует ее высокая производительность в ряде как унимодальных, так и мультимодальных тестов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
❓Ваши системы падают при любой удобной возможности? Хотите узнать, как обеспечить непрерывную работу с помощью PostgreSQL-кластера?
Ждем вас на открытом вебинаре 15 августа в 20:00 мск, где мы разберём:
- что такое доступность и как она достигается;
- как построение архитектуры связано с доступностью;
- реализацию failover в PostgreSQL и настройку кластера для обеспечения отказоустойчивости.
Вы получите ценные знания и практические навыки, которые помогут вам настроить кластер так, чтобы падение одной из нод не приводило к сбоям всей системы.
Спикер Антон Герасименко — опытный разработчик и преподаватель, .net developer + lead.
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/436ki/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как мы построили сервис, который поможет сократить поиск видео контента в огромной базе данных
• Опенсорс на арене: правда ли так хороша Llama 3.1 405B?
• Оценка LLM с большим окном контекста
🦙Опенсорс на арене: правда ли так хороша Llama 3.1 405B?
В этой статье мы проведем независимое расследование: сравним возможности Llama 3.1 405B с GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet на ряду задач, от программирования до творческого письма, и попробуем понять, насколько она готова к практическому применению.
Читать...
🤖Transformer Explainer: Интерактивное обучение текстогенерирующим моделям
Этот инструмент помогает пользователям понять сложные концепции трансформеров, интегрируя обзор модели и обеспечивая плавные переходы между уровнями абстракции математических операций и структур моделей.
Он запускает живой экземпляр GPT-2 локально в браузере пользователя, позволяя пользователям экспериментировать с собственным вводом и наблюдать в реальном времени, как внутренние компоненты и параметры трансформера работают вместе, чтобы предсказывать следующие токены.
Инструмент не требует установки или специального оборудования, расширяя образовательный доступ общественности к современным генеративным методам ИИ.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡️LLM-DetectAIve: инструмент для точного машинного обнаружения текста
Система, разработанная для детального обнаружения MGT.
Она способна классифицировать тексты по четырем категориям: написанные человеком, сгенерированные машиной, написанные машиной-очеловеченные и написанные машиной-отшлифованные.
В отличие от предыдущих детекторов MGT, которые выполняют бинарную классификацию, введение двух дополнительных категорий в LLM-DetectiAIve дает представление о различных степенях вмешательства LLM во время создания текста.
Это может быть полезно в некоторых областях, таких как образование, где любое вмешательство LLM обычно запрещено.
Эксперименты показывают, что LLM-DetectAIve может эффективно определять авторство текстового контента, доказывая его полезность для повышения целостности в образовании, академической среде и других областях.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
