![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 19 667 مشترک است و جایگاه 6 673 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 353 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 667 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 08 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -100 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.46% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.46% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 467 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 877 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 5 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 09 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.
19 667
مشترکین
-724 ساعت
-297 روز
-10030 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}
GitVerse – теперь и для малого и среднего бизнеса
На онлайн-презентации «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех рассказал про новые фичи платформы. Cреди них – CI/CD-инструменты, ускоряющие разработку, и новые функции GigaCode – персонального AI-ассистента разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект).
Но это еще не все: теперь возможности GitVerse доступны не только индивидуальным разработчикам, но и малому и среднему бизнесу. Это очень удобно: можно организовывать совместную работу команды с GitVerse и управлять доступами к своим репозиториям.
Готовы попробовать? Присоединяйтесь.
17 мая собираем всех на IT-конференцию МТС True Tech Day.
Наша работа строится на коде, который мы создали из синтеза науки и технологий. Это надёжная и универсальная платформа для разработки продуктов и сервисов.
Каждый участник конференции поучаствует в сессиях от лидеров индустрии, испытает технологии в true labs и получит новые впечатления и эмоции.
Что будет:
→ 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science
→ 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое
→ 10 часов нетворкинга
→ цифровые зоны и digital-интеграции
→ а ещё вечеринка со звездой
Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное
🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models
Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.
• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing
@Devsp — Подписаться
Masked Space-Time Hash Encoding for Efficient Dynamic Scene Reconstruction
MSTH - новый метод эффективного восстановления динамических 3D-сцен из многопроекционных или монокулярных видео.
🖥Github: https://github.com/masked-spacetime-hashing/msth
🤗 HH: https://huggingface.co/datasets/masked-spacetime-hashing/Campus
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.17527v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mip-nerf-360
@Devsp — Подписаться
Присоединяйтесь к участникам I’ML — конференции для тех, кто использует в проектах машинное обучение
🗓21–22 мая, онлайн
Технические доклады про NLP, MLOps, CV, General ML, RecSys, Advanced Analytics, продукты на основе ML.
После докладов пройдут дискуссии при участии спикеров — участники смогут обменяться опытом и задать любые вопросы.
Билеты можно купить за счет компании. Для тех, кто покупает билеты сам, у нас есть промокод на скидку 10%:
DEVSP
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446
⚡️ Пройди бесплатный тест и узнай, готов ли ты к обучению по Natural Language Processing
❓ Готов ли ты разобраться, как устроены чат-боты? Освоить RAG, Langchain, Fine Tuning? Пройди короткий тест и получи специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок!
➡️ Давай же, это быстро и очень полезно для твоей карьеры: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔅 FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling
LongerCrafter (FreeNoise) — это не требующая настройки и экономящая время парадигма для создания более длинных видео на основе предварительно обученных моделей распространения видео.
Обширные эксперименты показывают превосходство данного метода по сравнению с предыдущими для расширения генеративных возможностей диффузионных моделей видео.
🖥 Github: https://github.com/arthur-qiu/LongerCrafter
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15169
⏩ Project: http://haonanqiu.com/projects/FreeNoise.html
@Devsp — Подписаться
Новый Data Science Meetup от X5 🧑💻
🗓 25 апреля в 19:00
📍Пространство Articon + онлайн трансляция
В числе спикеров - специалисты по работе с большими данными из X5 Tech и Звука.
👉 Поговорим о проверенных и новых методах взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Также обсудим сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.
В конце вечера afterparty 🎉
Регистрируйтесь по ссылке
До встречи на митапе! 👋
Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ОГРН 1077760250941☑ PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama
PERF - новая систему синтеза изображений на 360 градусов, которая обучает панорамное поле нейронного излучения из одной панорамы.
PERF позволяет перемещать 3D-изображения в сложной сцене без дорогостоящего и утомительного сбора изображений.
Модель подходит для задач преобразование панорамы в 3D, текста в 3D и стилизации 3D-сцен.
🖥 Github: https://github.com/perf-project/PeRF
⚡️Project: https://perf-project.github.io/
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.16831v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replica
@Devsp — Подписаться
🪄IC|TC: Image Clustering Conditioned on Text Criteria
Новая методология кластеризации изображений на основе заданных пользователем критериев в форме текста с использованием современных моделей визуального языка и больших языковых моделей.
В данной работе представлена новая методика кластеризации изображений на основе заданных пользователем текстовых описаний с использованием современных моделей "зрение-язык" и больших языковых моделей.
Метод Image Clustering Conditioned on Text Criteria (IC TC), представляет собой новую парадигму кластеризации изображений и требует минимального вмешательства человека и предоставляет пользователю полный контроль над результатами кластеризации.
🖥 Github: https://github.com/sehyunkwon/ictc
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.18297v2.pdf
⏩Tasks: https://paperswithcode.com/task/clustering
@Devsp — Подписаться
Участвуйте в открытом отборе научных статей по AI/ML: получите возможность опубликовать статью и представить ее на площадке международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey! Лучшая статья получит 1 млн рублей!
Стартовал приём заявок для отбора статей к публикации в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Специальное издание выйдет в рамках ежегодной международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey.
Заявку можно подать на сайте до 20 августа. Статья может быть оформлена на русском или английском языке, а также должна представлять только ранее не опубликованные сведения. Более детальную информацию можно найти в Правилах проведения отбора.
Не упустите возможность презентовать свои исследования перед научным сообществом и побороться за денежное вознаграждение!
Узнать подробнее о Правилах и отправить заявку -▻ AI Journey
🔥 Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner
Модели больших языков (LLM) недавно продемонстрировали замечательные способности к рассуждению на решение математических задач.
Имитируя этот процесс обучения, основанный на ошибках, LEMA точно настраивает LLM на парах данных для исправления ошибок, сгенерированных GPT-4.
LLM и две задачи по математическому рассуждению, LEMA последовательно улучшает производительность по сравнению с точной настройкой только на основе данных CoT.
🖥 Github: https://github.com/microsoft/codet
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.20689v1.pdf
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math
@Devsp — Подписаться
🦙 Файнтюниг Llama 3 с помощью ORPO.
Краткое руководство о том, как настроить новую модель Llama 3 8B с ORPO.
Эта модель использует контекстное окно размером 8 КБ.
Он был обучен с помощью шаблона ChatML.
🤗 Модель: https://huggingface.co/mlabonne/OrpoLlama-3-8B
💻 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1eHNWg9gnaXErdAa8_mcvjMupbSS6rDvi?usp=sharing
📝 Статья: https://huggingface.co/blog/mlabonne/orpo-llama-3
@Devsp — Подписаться
Крутая находка >2300 вопросов с собеседований, по анализу данных, машинному обучению, cv, статистике, python. Вопросы разбирают сеньоры, которые сами проводят собесы и дают примеры правильных ответов.
Можно сильно упростить прохождение собесов, если заранее изучить популярные вопросы 📈
А здесь собрана целая папка для тех, кто любит машинное обучение.
✨ HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach
Новая модель для переноса прически с эталонного изображения на исходную фотографию для виртуальной примерочной.
Эффективность подхода демонстрируется на показателях реализма после случайного переноса прически и реконструкции при переносе исходной прически.
▪️ Paper: https://arxiv.org/abs/2404.01094
▪️Code: https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN
▪️Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https%3A//huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN/blob/main/notebooks/HairFast_inference.ipynb
@Devsp — Подписаться
👑Introducing Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date
В этом выпуске представлены предварительно обученные и точно настроенные языковые модели с параметрами 8B и 70B, которые могут поддерживать широкий спектр вариантов использования.
Следующее поколение Llama демонстрирует современную производительность в широком диапазоне отраслевых тестов и предлагает новые возможности, включая улучшенное мышление.
Новые модели Llama 3 с параметрами 8B и 70B являются большим шагом вперед по сравнению с Llama 2 и устанавливают новый уровень развития моделей LLM в этих масштабах.
•HF: https://huggingface.co/spaces/ysharma/Chat_with_Meta_llama3_8b
•Blog: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/
@Devsp — Подписаться
❓ Интересуетесь технологией Hadoop, но не знаете, как начать работать с ней без покупки дорогого кластера? Столкнулись с проблемой доступа к платформе и не знаете, как это решить?
После участия в бесплатном практическом уроке «Hadoop в песочнице» 23 апреля в 20:00 мск вы узнаете, как работать с Hadoop без необходимости покупки кластера.
Вы освоите методы доступа к платформе, научитесь выполнять простые операции и получите представление о возможностях этой технологии.
Вебинар пройдет в преддверии старта большого курса «Data Engineer». Все участники урока получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS!
➡ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Yn0U/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Студенты из России выиграли ICPC
ICPC — самая престижная международная олимпиада по программированию в мире. Соревнования проходили в Египте, причем было проведено сразу два финала олимпиады — за 2022 и 2023 годы.
За 2023 год абсолютными чемпионами стала команда FFTilted. В ее составе — Фёдор Ромашов, Александр Бабин и Кирилл Кудряшов. Ребята обошли команду из Пекинского университета, которая была чемпионом 2022 года.
Третье место в абсолютном зачете 2022 года заняла команда Undertrained+Overpressured. Ее представляли Максим Гороховский, Иван Сафонов и Тимофей Федосеев.
Обе команды состоят из студентов факультета компьютерных наук ВШЭ, а команда, занявшая первое место – студенты программы Прикладной математики и информатики (ПМИ), созданной Яндексом в момент основания факультета. Всего в международной олимпиаде приняли участие студенты из 170 университетов и 50 стран мира.
Победа в ICPC — это очень круто. Знаем, что крупнейшие технологические компании активно хантят победителей соревнований. Респект от всего сообщества программистов.
Читать…
Как прокачать свои знания в ИТ и стать уверенным специалистом по машинному обучению и ИИ?
Магистратура Университета ИТМО Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта
Вы научитесь создавать законченный программный продукт и станете программистом сложных многокомпонентных систем со знаниями в области искусственного интеллекта. На программе 22 бюджетных места, а поступить можно дистанционно.
На программе вы научитесь:
• собирать бизнес-требования к системам;
• понимать особенности использования методов и технологий машинного обучения и их встраивания в продуктовые системы;
• проектировать архитектуры систем машинного обучения (ML system design), включая инференс модели;
• строить системы мониторинга и сопровождать модели машинного обучения;
• работать с инструментами MLFlow, AirFlow, DVC, Tensorboard, ClearML и др.
Большинство преподавателей сотрудники крупных ИТ-компаний. Партнеры программы компании MTS, VK Education, Nexign.
После выпуска вы сможете работать архитектором систем искусственного интеллекта (AI Architect), руководителем команды разработки ML-систем (ML TeamLead или ML Project Manager).
Полное описание программы и подача документов по ссылке.
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VfnxxkNTfe
