Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Machinelearning

Открыть в Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Больше

Сеть:Machinelearning Россия1 379 Технологии и приложения336...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 277 264 подписчиков, занимая 336 место в категории Технологии и приложения и 1 379 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 277 264 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 815, а за последние 24 часа — -149, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.48%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.37% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 509 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 668 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 347.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

277 264

Подписчики

-14924 часа

-3487 дней

-1 81530 дней

23 509

Просмотры поста

~ 17 66824 часа

~ 20 00648 часов

8.48%

Коэффициент вовлеченности

~ 6

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

277 252

🔥 DocsGPT — open-source AI-помощник для работы с документами и не только DocsGPT — это функциональное решение на базе LLM и GPT с открытым исходным кодом, которое упрощает процесс поиска информации в документации. Благодаря интеграции мощных LLM можно задавать вопросы по документации и различным текстам и получать точные ответы. Модели на Hugging Face: 🟡 Docsgpt-7b-mistral — требует 1×A10G GPU 🟡 Docsgpt-14b — требует 2×A10 GPU 🟡 Docsgpt-40b-falcon — требует 8×A10G GPU 🖥 GitHub #llm #gpt @ai_machinelearning_big_data

277 252

📊 Time Series Foundation Model by Google TimesFM - это новая модель прогнозирования временных рядов от Google, предварительно обученная на большом массиве данных состоящем из 100 миллиардов реальных временных точек. Модель демонстрирует впечатляющую производительность при zero-shot обучении на множестве бенчмарков. #TimesFM #TimeSeries #Forecasting #FoundationModels ▪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 @ai_machinelearning_big_data

277 252

⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом. Новая SoTA! LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.


git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT

▪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 @ai_machinelearning_big_data

277 252

KAN + NeRF = 🔥 KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP. Почему бы не внедрить его в NeRF? Результаты впечатляют — оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU. Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

277 252

🔥Gemma 2B with recurrent local attention with context length of up to 10M Google выпустили огненную модель Gemma 2B с длиной контекста 10M, которая анализирует до 7 млн слов. В нее можно закидывать огромные документы и модель всё проанализирует. Производительность выше Gemini в 10 раз, а памяти нужно всего 32 ГБ. ▪Github: https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M ▪HF: https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M ▪Technical Overview:https://medium.com/@akshgarg_36829/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb @ai_machinelearning_big_data

277 252

⚡️ 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 обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, что подтверждается бенчмарками, 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/ @ai_machinelearning_big_data

277 252

💡 Lumina-T2X: Transforming Text into Any Modality, Resolution, and Duration via Flow-based Large Diffusion Transformers Lumina-T2X - новое семейство диффузионных моделей, способных преобразовывать текст в: изображения, динамичные видео с любым разрешением и длительностью, 3D модели и речь с минимальными вычислительными затратами.. В основе Lumina-T2X лежит большой диффузионный Flow-based трансформер (Flag-DiT), который поддерживает до 7 миллиардов параметров и длины контекста в 128 000 токенов. ▪Github: https://github.com/alpha-vllm/lumina-t2x ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.05945 ▪Demo: https://lumina.sylin.host/ @ai_machinelearning_big_data

277 252

🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light 💡 IC-Light - это новый интересный проект для реалистичного управления освещением. 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 @ai_machinelearning_big_data

277 252

⚡️ Google Threat Intelligence — AI-решение в сфере кибербеза Google представила новое решение в сфере кибербезопасности Threat Intelligence, которое позволит клиентам «получать ценную информацию и защищать корпоративную IT-инфраструктуру от угроз быстрее, чем когда-либо прежде», используя аналитические данные подразделения кибербезопасности Mandiant, службы анализа угроз VirusTotal в сочетании с возможностями ИИ-модели Gemini AI. «Бесспорно, что сегодня Google обеспечивает два наиболее важных столпа анализа угроз в отрасли — VirusTotal и Mandiant. Интеграция обоих в единое предложение, дополненное ИИ и анализом угроз Google, предлагает командам безопасности новые средства для использования актуальных сведений об угрозах для лучшей защиты своих организаций», — отметил Дэйв Грубер (Dave Gruber), главный аналитик Enterprise Strategy Group. Google отметила, что основным преимуществом Threat Intelligence является предоставление специалистам по безопасности ускоренной аналитики за счёт использования генеративного ИИ. Задействованная в решении большая языковая модель Gemini 1.5 Pro, по словам Google, сокращает время, необходимое для анализа вредоносного ПО и раскрытия его исходного кода. Компания отметила, что вышедшей в феврале версии Gemini 1.5 Pro потребовалось всего 34 секунды, чтобы проанализировать код вируса WannaCry, программы-вымогателя, с помощью которой хакеры в 2017 году атаковали множество компаний по всему миру. Также Gemini позволяет ускорить сбор информации о хакерской группе, её целях, тактике взлома и связанных с ней деталях. Кроме того, Gemini обеспечивает обобщение отчётов об угрозах на естественном языке в Threat Intelligence, что позволяет компаниям оценить, как потенциальные атаки могут на них повлиять, и расставить приоритеты, на чём следует сосредоточиться. 📎 Подробнее 🟡 Демонстрация @ai_machinelearning_big_data

277 252

⚡️ You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Large Language Models Microsoft только что представили инструмент You Only Cache Once: Decoder-Decoder : архитектура Decoder-Decoder для больших языковых моделей YOCO существенно снижает потребление памяти GPU и состоит из двух компонентов - cross decoder'а, объединенного с self-decoder'ом. Self-decoder кодирует глобальные кэши значений ключей (KV), которые повторно используются cross decoder'ом с механизмом cross-attention. Результаты экспериментов показывают, что YOCO достигает более высокой производительности по сравнению с архитектурой Трансформеров при различных настройках масштабирования размера модели и количества обучающих токенов, подробнее тут. ▪Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/YOCO ▪ABS: https://arxiv.org/abs/2405.05254 @ai_machinelearning_big_data

277 252

🧬 AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules Google DeepMind представили Alpha Fold3, новую модель искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру и взаимодействия молекул. Благодаря точному прогнозированию структуры белков, ДНК, РНК и многого другого, а также того, как они взаимодействуют, наше понимание биологического мира может выйти на новый уровень, а в практическом применение поможет разработке новых лекарств. Эта революционная модель, может предсказывать структуру и взаимодействия всех молекул жизни с беспрецедентной точностью. На основе входного списка молекул Alpha Fold3 генерирует их общую трехмерную структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также небольшие молекулы, также известные как лиганды. Кроме того, Alpha Fold3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, нарушение которых может привести к различным заболеваниям. https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/ @ai_machinelearning_big_data

277 252

🚀 На Хабре вышел гайд о том, как внедрять YandexGPT API в свои продукты Команда AllSee показала, как они реализовали SDK для быстрой интеграции YandexGPT в python-приложение. Попутно показали, что модель даёт похожий на ChatGPT результат по метрикам, но при этом её дешевле использовать в своих проектах. Пользуйтесь ) ▪️ Habr: https://habr.com/ru/articles/812979/ @ai_machinelearning_big_data

277 252

🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model Audio Seal - это SOTA для добавления метаданных на аудио и распознавания их, предназначенная для разработанный специально для локального распознавания речи, сгенерированной искусственным интеллектом. Инструмент прост в настройке и работает молниеносно. Audioseal обеспечивает самые современные характеристики распознавания как естественной, так и синтетической речи, обеспечивает незначительное изменение качества сигнала и устойчив ко многим типам редактирования аудио. Audioseal значительно превосходит существующие модели по скорости обнаружения.

pip install audioseal

▪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 #audio @ai_machinelearning_big_data

277 252

🌟 Introduction to Granite Code Models IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода Все модели Granite Code выпущены под лицензией Apache 2.0. Модели Granite превосходят модели с открытым исходным кодом по всем параметрам. На рисунке показано, как Granite-8B-CodeBase превосходит Mistral-7B, LLama-3-8B и другие модели с открытым исходным кодом в трех задачах кодинга. Полные оценки можно найти здесь. Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода. - Размер моделей варьируется от 3B до 34B параметров - Обученных на 3-4 тыс. токенах, полученных из 116 языков программирования ▪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 #llm #codegeneration @ai_machinelearning_big_data

277 252

➡ Новости: теперь вы можете публиковать свои модели прямо из Keras API с Kaggle или hugging! Вот руководство по началу работы на любой из платформ → https://developers.googleblog.com/en/publish-your-keras-models-on-kaggle-and-hugging-face/ @ai_machinelearning_big_data

277 252

Эффективный метод быстрого освоения ChatGPT. Обучение нейронной сети и создание правильных промптов – это длительный процесс, который требует значительного времени. Здесь разработан краткий курс из 5 уроков по ChatGPT. После его завершения вы сможете создать 9 нейронных сетей, которые помогут вам: - находить ошибки и оптимизировать код - генерировать посты в Телеграме - создавать заголовки для рекламы - делегировать рутинные задачи нейронке Вы также сможете разработать своих собственных нейро-помощников для продаж, маркетинга и других целей. Бесплатный доступ предоставляется сразу после регистрации. Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8K921a

277 252

💥 New tools to help researchers study content authenticity by OpenAi OpenAi запускает для тестов новый классификатор, который поможет идентифицировать контент, созданный DALLE 3. В этом году они уже начали добавлять метаданные CPAN ко всем изображениям, созданным и отредактированным DALE 3, в ChatGPT и OpenAI API. Они также планируют интегрировать метаданные C2PA для Sora, когда модель будет выпущена. ▪ Почитать подробнее можно здесь #openai @ai_machinelearning_big_data

277 252

🌟 TrustLLM для оценивания ответов LLM TrustLLM — инструмент на Python для комплексного исследования ответов от LLM. TrustLLM рассматривает 6 аспектов ответов: правдивость, безопасность, этичность, соблюдение конфиденциальности и другие. В этом документе подробно объясняется, как использовать инструмент для оценки эффективности собственных моделей.


pip install trustllm

▪GitHub ▪Arxiv ▪Docs ▪Project @ai_machinelearning_big_data

277 252

277 252

⚡️OpenDevin OpenDevin — это open-source проект, цель которого - воспроизвести Devin, автономного AI-программиста, способного выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах по разработке ПО. OpenDevin стремится повторить, улучшить и усовершенствовать Devin. Запуск OpenDevin с помощью Docker:


# The directory you want OpenDevin to modify. MUST be an absolute path!
export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace


docker run \
    --pull=always \
    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
    -p 3000:3000 \
    --add-host host.docker.internal=host-gateway \
    ghcr.io/opendevin/opendevin:0.5

▪GitHub ▪Страничка OpenDevin @ai_machinelearning_big_data