![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 19 672 مشترک است و جایگاه 6 666 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 33 343 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 672 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 07 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -98 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.47% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.49% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 469 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 883 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 08 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.
19 672
مشترکین
-224 ساعت
-257 روز
-9830 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}
🚀MIBench: Оценка многомодульных больших языковых моделей на основе нескольких изображений
Метод комплексной оценки мелкозернистых возможностей MLLM в сценариях с несколькими изображениями.
В частности, MIBench классифицирует многообразные возможности по трем сценариям: многообразное обучение (MII), многомодальный поиск знаний (MKS) и многомодальное контекстное обучение (MIC) и создает 13 задач с общим количеством 13 тыс. аннотированных образцов.
Во время построения данных для MII и MKS модель извлекает правильные варианты из ручных аннотаций и создаем сложные отвлекающие факторы для получения вопросов с несколькими вариантами ответов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🗣Dallah: Мультимодальная большая языковая модель с учетом диалектов для арабского языка
Dallah демонстрирует свою способность обрабатывать сложные диалектные взаимодействия, включающие как текстовые, так и визуальные элементы.
Модель преуспевает в двух контрольных тестах: один оценивает ее производительность на современном стандартном арабском языке (MSA), а другой специально разработан для оценки диалектных ответов.
Помимо надежной работы в задачах мультимодального взаимодействия, Dallah обладает потенциалом проложить путь для дальнейшего развития арабских MLLM-систем, учитывающих диалекты.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🤩 Diffree: Текстовая визуализация свободных объектов с использованием модели диффузии
Модель облегчает текстовое управление добавлением объектов с помощью только текстового управления.
Diffree однозначно предсказывает положение нового объекта и выполняет добавление объектов с помощью только текстового руководства.
Обширные эксперименты показывают, что Diffree отлично справляется с добавлением новых объектов с высокой степенью успеха, сохраняя при этом последовательность фона, пространственную уместность, а также релевантность и качество объектов.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
📸 SV4D: Динамическая генерация 3D-контента с многокадровой и многовидовой согласованностью
Модель скрытой диффузии видео для многокадровой и многовидовой согласованной генерации динамического 3D-контента.
Учитывая монокулярное эталонное видео, SV4D генерирует новые виды для каждого видеокадра, которые являются временно согласованными.
Обширные экспериментальные результаты на нескольких наборах данных и исследования пользователей демонстрируют современную производительность SV4D при синтезе видео с новыми видами, а также при генерации 4D по сравнению с предыдущими работами.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
👨💻OpenDevin: открытая платформа для разработчиков программного обеспечения на основе ИИ в качестве универсальных агентов
Платформа для разработки мощных и гибких агентов ИИ, которые взаимодействуют с миром аналогично тому, как это делает разработчик-человек: путем написания кода, взаимодействия с командной строкой и просмотра веб-страниц.
OpenDevin, выпущенный по разрешительной лицензии MIT, представляет собой общественный проект, охватывающий академическую среду и промышленность, в который внесли вклад более 1,3 тыс. человек от более чем 160 участников, и который будет совершенствоваться в будущем.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Как начать карьеру в Data Science? Поступите в онлайн-магистратуру «Науки о данных» и учитесь у экспертов из экосистемы Сбера и НИТУ МИСИС 🤖
Получите качественное образование, погрузитесь в индустрию и приобретете первый практический опыт по специальности.
Вы сможете:
🔆 под руководством практикующих data-экспертов решать реальные бизнес-задачи,
🔆 освоить актуальный стек технологий для развития в аналитике данных или Data Science,
🔆 разработать собственный проект уже в ходе обучения,
🔆 развить мягкие навыки по модели Сбера,
🔆 применить полученные знания на практике в экосистеме Сбера или компаниях-партнерах,
🔆 подтвердить профессиональный уровень дипломом магистра НИТУ МИСИС гособразца.
Все обучение онлайн — не нужно ставить на паузу карьеру или переезжать. А еще вам будут доступны все студенческие льготы, включая отсрочку от военной службы.
➡ Подайте заявку, сдайте экзамен — и начинайте учиться уже этой осенью!
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Как визуальные головоломки помогут выявить AGI
• SlowFast-LLaVA: надежная не требующая обучения базовая модель для больших языковых моделей видео
• Как с помощью supervised fine-tuning кастомизировать LLM
🤖 Квантизация моделей: код, позволяющий сжимать нейросети в 8 раз без потери качества
Яндекс представил новое решение, позволяющее экономить ресурсы компаний, разрабатывающих и внедряющих нейросети. Например, благодаря новому методу модель Llama 2 после сжатия можно будет запустить на 1 графическом процессоре вместо 4.
Читать…
⚡️SlowFast-LLaVA: надежная не требующая обучения базовая модель для больших языковых моделей видео
Модель большого языка видео (LLM) без обучения, которая может совместно захватывать подробную пространственную семантику и долгосрочный временной контекст, не превышая бюджет токенов обычно используемых LLM.
Это реализуется с помощью двухпоточной конструкции входов SlowFast для видео LLM для эффективного агрегирования признаков из отобранных видеокадров.
Экспериментальные результаты показывают, что SF-LLaVA превосходит существующие методы без обучения в широком спектре задач видео.
В некоторых тестах он достигает сопоставимой или даже более высокой производительности по сравнению с современными моделями Video LLM, которые точно настроены на наборы видеоданных.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Какой путь к работе мечты самый короткий? Конечно, One Day Offer от Сбера! 😉
Если ты Data Analyst или Data Engineer, мы ждём тебя 27 июля. Получи возможность пройти fast-интервью, познакомиться с командой и забрать долгожданный оффер всего за один день.
Наша команда разрабатывает и внедряет DS-решения в точки касания клиента со Сбером: отделения, мобильное приложение, банкоматную сеть и т.д. Мы работаем с технологиями Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum и за год внедряем более 200 моделей.
Тебя ждут интересные и разноплановые задачи 👇
▪️ Обучение всех типов моделей искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей.
▪️ Создание высокотехнологичных сервисов: от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка.
▪️ Развитие хранилища на Teradata и DataLake на Hadoop.
Отправляй заявку уже сейчас и присоединяйся к команде!💚
👀 EVLM: эффективная модель визуального языка для визуального понимания
Наш метод в первую очередь включает: использование перекрестного внимания для взаимодействия изображения и текста, аналогичного Flamingo использование иерархических функций ViT, а также введение механизма Mixture of Experts (MoE) для повышения эффективности модели.
Модель достигает конкурентоспособных оценок в публичных многомодальных тестах и хорошо справляется с такими задачами, как субтитры к изображениям и видео.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
👉 личный ментор по траектории обучения;
👉 доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
👉 опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2Vtzqvgu5R4
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
