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
🌟Dot — open-source приложение для локального разворачивания LLM, RAG и TTS для работы со своими документами
Dot — это автономное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для беспрепятственного взаимодействия с документами и файлами с использованием локальных LLM и поисковой дополненной генерации (RAG).
Он вдохновлен такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia, обеспечивающими удобный интерфейс для тех, у кого нет опыта программирования.
Используя Phi-3 LLM по умолчанию, Dot обеспечивает доступность и простоту сразу после установки.
🖥GitHub
🟡Страничка Dot
@Devsp — Подписаться
😉Использование генеративного ИИ для автоматизации дата инжиниринга
В этой статье автор расскажет о генеративном искусственном интеллекте (Gen AI) и его использовании в инженерии данных, а также о LLM и ее характеристиках, способах использования в различных приложениях и важности качества данных и дизайна платформы данных для эффективного использования LLM-моделей.
Читать...
Приглашаем Data Engineer на проект «Прикладная аналитическая платформа Сбер B2C» ⚡️
Платформа позволяет создавать аналитические витрины на Data Lake по различным направлениям бизнеса. Мы анализируем клиентские пути, создаём синергию в продуктах и сервисах и формируем целостное предложение для сегментов.
Какие задачи будут в вашем планере:
👉 Ведение стримов разработки витрин.
👉 Управление жизненным циклом разработки витрин, умение находить правильный баланс между скоростью и качеством разработки.
👉 Организация внутрикомандных взаимодействий и мотивация.
Мы активно расширяемся и усиливаем нашу команду, поэтому сейчас ищем талантливых Lead/Senior/Middle Data Engineer с опытом разработки приложений на Spark от двух лет, Scala/Java, знанием конвейеров и инструментов CI/CD.
Читайте подробности и откликайтесь по ссылке 😉
+1
Покупай сейчас, а плати потом с кешбэком до 25%
Больше не нужно ждать и откладывать, чтобы купить желаемую вещь.
Ведь дополнительные деньги всегда будут под рукой вместе с CASHBACK картой от МТS
Теперь ты можешь совершать срочные покупки, когда это нужно, а расплачиваться за них в течение 111 дней! Без процентов и дополнительных платежей.
А еще на каждую покупку по карте есть щедрый кешбэк:
◾ Каждую неделю на разные категории: 10%
◾ В супермаркетах: 5%
◾ На доставку еды, в кафе и ресторанах: 5%
◾ Магазины одежды: 5%
◾ Покупки у партнеров сервиса МТС Cashback: до 25% Платите любыми картами за косметику, технику, одежду и многое другое
Обслуживание по карте бесплатно.
Не откладывай покупки на потом, оформляй CASHBACK карту от МТS и покупай любимые товары уже сейчас.
🔥Burn — свежий open-source фреймворк для Deep Learning на Rust с упором на гибкость, эффективность вычислений и переносимость
Весь рабочий процесс глубокого обучения упрощается с помощью Burn, поскольку вы можете отслеживать прогресс своего обучения с помощью эргономичной панели управления и выполнять логические выводы повсюду, от встроенных устройств до больших кластеров графических процессоров.
Burn был создан с нуля с учетом обучения и умозаключений. Также стоит отметить, насколько Burn по сравнению с такими фреймворками, как PyTorch, упрощает переход от обучения к развертыванию, устраняя необходимость изменения кода.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️ Cortex — AI-движок для создания LLM-приложений
Cortex — это open-source AI-движок для создания LLM-приложений.
Можно импортировать в виде библиотеки Cortex или использовать как сервер.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
⚡️ Хабр подвел итоги конкурса «Технотекст», в тройку лидеров в номинации ML попали:
• Статья Виктора Юрченко из Яндекса с рассказом о том, как нейросети помогают беспилотным автомобилям планировать своё движение
• Научно-популярная статья Игоря Котенкова из Open Data Science с разбором работы ChatGPT
• Статья Мурата Апишева о методах позиционного кодирования в Transformer.
@Devsp — Подписаться
🌟ChatTTS — генеративная text2speech модель с упором реалистичность
ChatTTS — это модель преобразования текста в речь, разработанная специально для сценариев диалога, таких как LLM Assistant.
Она поддерживает английский и китайский языки.
Версия HuggingFace с открытым исходным кодом представляет собой предварительно обученную модель в течение 40 000 часов без SFT.
🖥GitHub
🤗 Погонять в Hugging Face
🟡Страничка ChatTTS
@Devsp — Подписаться
⚡️Scribble SDXL — позволяет превратить каракули в шедевр
Scribble SDXL создан на основе SDXL ControlNet и его можно без проблем запустить на Hugging Face.
Можно выбирать разные стили и экспериментировать.
🤗 Scribble SDXL
@Devsp — Подписаться
🔥MiniCPM-Llama3-V 2.5 — мультимодальная LLM-ка уровня GPT-4 (почти), которую можно запустить на телефоне
MiniCPM-V — это серия конечных мультимодальных LLM (MLLM), предназначенных для понимания визуального языка.
Модели принимают изображение и текст в качестве входных данных и обеспечивают высококачественный текстовый вывод.
Модель может обрабатывать изображения с количеством пикселей до 1.8 млн, показывает всего 10.3% галлюцинаций на Object HalBench, поддерживает ~30 языков, активно используется квантование для общей оптимизации.
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
💻 Elia — UI для получения ответов от LLM прямо в терминале
Elia- это приложение для взаимодействия с LLM, которое полностью работает на вашем терминале и предназначено для работы с клавиатурой, эффективно и интересно в использовании.
Он хранит ваши разговоры в локальной базе данных SQLite и позволяет вам взаимодействовать с различными моделями.
🖥 GitHub
@Devsp — Подписаться
🖥 Дайджест самых интересных публикаций за последние дни:
• Быстрая Data Quality проверка на базе алгоритма adversarial validation
• Sweep — AI-джун, который самостоятельно исправит мелкие ошибки в коде
• Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM
🚀 Open WebUI — удобный веб-интерфейс для LLM
Open WebUI — это расширяемый, многофункциональный и удобный автономный веб-интерфейс, предназначенный для работы полностью в автономном режиме.
Он поддерживает различные программы LLM, включая Ollama и API-интерфейсы, совместимые с OpenAI.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟 Релиз YandexGPT 3 Lite
Стала доступна облегченная версия генеративной модели Яндекса третьего поколения. YandexGPT 3 Lite лучше и быстрее решает задачи в режиме реального времени, поэтому будет полезна в разных сценариях бизнеса. Особенно там, где важна оперативность ответов. Например, для колл-центра или при ответе в чат-боте на сайте.
На Хабре вышла статья, где команда YandexGPT подробно рассказала о ключевых этапах обучения. Например, об этапе выравнивания (Alignment), включающем в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Без него команда не смогла бы добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро).
✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817391/
@Devsp — Подписаться
✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prizeх
Премия вручается молодым исследователям, научным руководителям и преподавателям за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей.
В этом году будет 5 номинаций:
▪️ Первая публикация,
▪️ Исследователи,
▪️ Молодые научные руководители,
▪️ Научные руководители,
▪️ Преподаватели ML.
Лауреаты получат денежные премии. Исследователи — по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по миллиону рублей.
↗️ Приём заявок продлится до 21 июня, вручение премии состоится осенью.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
