Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 294 532 подписчиков, занимая 330 место в категории Технологии и приложения и 1 280 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 294 532 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 398, а за последние 24 часа — -188, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.71%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 22 724 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 062 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 175.
- 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 29 июня, 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.
294 532
Подписчики
-18824 часа
-1 5807 дней
-6 39830 день
Архив постов
294 440
Если хотите получить качественное образование в области компьютерных наук и учиться в университете, который входит в ТОП-100 лучших молодых вузов мира по версии Nature Index, этот пост для вас!
Сейчас в Сколтехе открыт отбор на две сильные магистратуры:
Современные вычислительные методы — программа сочетает в себе обучение современным методам математического моделирования, включая методы искусственного интеллекта, и их применение на практике с учётом передовых возможностей высокопроизводительных и параллельных вычислений.
Науки о данных — программа готовит экспертов в сфере машинного и глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других направлений современной науки о данных.
Немного об учёбе в Сколтехе:
- собственный исследовательский проект на базе уникальных лабораторий;
- профессора с мировым именем;
- стипендия и ДМС.
Узнайте подробнее о программах Сколтеха и подайте заявку здесь.
Реклама. Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», ИНН 5032998454
294 440
⭐️ Towards Building the Federated GPT: Federated Instruction Tuning
Shepherd: A lightweight, foundational framework enabling federated instruction tuning for large language models
Модель для фундаментальной основе для изучения федеративной тонкой настройки LLM.
🖥 Github: https://github.com/jayzhang42/federatedgpt-shepherd
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.05644.pdf
📌 Data Preparation: https://github.com/jayzhang42/federatedgpt-shepherd#Data_Preparation
ai_machinelearning_big_data
294 440
⚡️Стартовал прием заявок на Технологический конкурс НТИ Up Great «Экстренный поиск»!
Участникам предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, предусматривающий разработку технологий и технических решений, объединенных в единую систему, позволяющую эффективно использовать техническое зрение при поиске пропавших людей с применением беспилотных воздушных судов (БВС).
На первом этапе (Сателлит №1) участникам необходимо разработать программное решение для поиска объектов (людей) на изображениях, полученных с БВС.
Призовой фонд Сателлита №1 составляет 5 млн руб.
Лучшим командам, удовлетворяющим требованиям технического регламента, организаторами будут предоставлены БВС для участия во втором этапе (Сателлит №2) и финале конкурса.
Призерами и победителями могут стать только налоговые резиденты РФ.
📲Заявки на Сателлит № 1 принимаются до 12 июня 2023 г. по ссылке.
Конкурс организуется совместно МФТИ, Фондом НТИ и добровольческим поисково-спасательным отрядом «ЛизаАлерт». Общий призовой фонд составляет 135 млн руб.
294 440
📖 DaGAN++: Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head Video Generation
A novel self-supervised method for learning dense 3D facial geometry (ie, depth) from face videos, without requiring camera parameters and 3D geometry annotations in training.
Новый метод на основе генеративных состязательных сетей для генерации видео с говорящими головами.
🖥 Github: https://github.com/harlanhong/cvpr2022-dagan
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.06225v1.pdf
⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/HarlanHong/DaGAN
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/voxceleb1
ai_machinelearning_big_data
294 440
VideoChat: Chat-Centric Video Understanding
Currently, Ask-Anything is a simple yet interesting tool for chatting with video.
Набор данных, ориентированный на видео, состоящий из тысяч видеороликов, сопровождаемых подробными описаниями и субтитрами.
🖥 Github: https://github.com/OpenGVLab/Ask-Anything
⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/ynhe/AskAnything
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.06355v1.pdf
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/webvid
ai_machinelearning_big_data
294 440
⁉️ Начните изучать инструменты MLOps с библиотеки DataFrame API!
⚠️ Приглашаем 15 мая в 20:00 мск на открытый урок «DataFrame API: от Dask к PySpark» в OTUS.
DataFrame API — это библиотека для обработки данных в Python, которая часто используется в задачах машинного обучения.
✅ На этом занятии мы рассмотрим ситуацию, когда данные уже не помещаются на дисковый массив, а для быстрой обработки требуется большое количество ядер.
⬆️ Покажем на практике как деплоить модели в production
Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения.
👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар!
https://otus.pw/UImi/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru
294 440
🔥 ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All
ImageBind, an approach to learn a joint embedding across six different modalities - images, text, audio, depth, thermal, and IMU data.
ImageBind, новый подход от Meta к обучению совместному встраиванию шести различных модальностей - текста,изображений, аудио, глубины, тепловых данных и данных IMU.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind
Ⓜ️ Meta blog: https://ai.facebook.com/blog/imagebind-six-modalities-binding-ai/
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.05665v1.pdf
⭐️ Demo: https://imagebind.metademolab.com/
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/msr-vtt
ai_machinelearning_big_data
294 440
VK Cloud Conf: как перенести лучшие практики разработки ИТ-компаний в классический бизнес
Каждая крупная российская компания, которая стремится к росту, вынуждена развивать собственную разработку. Для многих это новое направление. В то же время большинство вопросов современной разработки — инструментарий, ресурсы, процессы — общие для разных отраслей.
⏰ Когда: 8 июня, 12:00
📍Где: Москва и онлайн
⚡️ Регистрация
На VK Cloud Conf эксперты VK и крупнейших российских компаний поделятся опытом организации процессов разработки, работы с данными и информационной безопасности в облаке.
Вы узнаете, какими инструментами и подходами можно сократить время вывода новых разработок на рынок. Спикеры обсудят архитектуру современных аналитических систем — от сбора и структурирования данных до визуализации и разработки моделей машинного обучения.
В программе:
🔹 Как повысить эффективность разработки ИТ-решений с помощью облачных сервисов
🔹Подходы к работе с данными: примеры масштабных дата-решений, особенности и результаты проектов
🔹 Тренды и примеры миграции на российские базы данных
🔹 Лучшие практики облачной безопасности в условиях требований к конфиденциальности данных
Конференция будет полезна руководителям компаний и ИТ-специалистам разных направлений.
294 440
🔈Text-to-Video: The Task, Challenges and the Current State
In this post, we covered the constraints, unique challenges and the current state of text-to-video generation models
Текст в видео: Задачи, проблемы и текущее состояние. В этом посте мы обсудим прошлое, настоящее и будущее моделей "текст в видео".
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/text-to-video
🖥 Github: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/text-to-video.md
⏩ Damo-vilab: https://huggingface.co/damo-vilab
📌 Dataset: https://m-bain.github.io/webvid-dataset/
ai_machinelearning_big_data
294 440
ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training
ZipIt allows to combine completely distinct models with different initializations, each solving a separate task, into one multi-task model without any additional training.
"ZipIt!", новый метод объединения двух произвольных моделей одной архитектуры.
🖥 Github: https://github.com/gstoica27/zipit
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.03053v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/nabirds
ai_machinelearning_big_data
294 440
+2🔄 Caption Anything: Interactive Image Description with Diverse Multimodal Controls
Caption-Anything is a versatile tool combining image segmentation, visual captioning, and ChatGPT, generating tailored captions with diverse controls for user preferences.
Универсальный инструмент для работы с изображениями, сочетающий в себе возможности, Visual Captioning, SAM, ChatGPT. Модель генерирует описательные подписи для любого объекта на изображении.
🖥 Github: https://github.com/ttengwang/caption-anything
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2305.02677v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes-3d
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/ttengwang/Caption-Anything/blob/main/notebooks/tutorial.ipynb
ai_machinelearning_big_data
294 440
🖥 Awesome Chatgpt
Awesome list for ChatGPT — an artificial intelligence chatbot
Awesome список для ChatGPT.
🖥 Github: https://github.com/sindresorhus/awesome-chatgpt
💨 Examples: https://github.com/xiaowuc2/ChatGPT-Python-Applications
✅️ QuickGPT: https://sindresorhus.gumroad.com/l/quickgpt
ai_machinelearning_big_data
294 440
Имеете опыт в машинном обучении, но хотите двигаться ещё дальше?
Специально для вас Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с командой опытных специалистов из Яндекса, AliExpress и X5 Retail Group подготовил продвинутый курс, на котором вам предстоит решать сложные и нестандартные задачи бизнеса.
Ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, ускорение и повышение чувствительности A/B-тестов — выбирайте нужные блоки или проходите курс целиком.
Если вы уже сталкивались с чем-то из этого в своей работе, то познакомитесь с best practices индустрии. А если нет — дополните своё резюме новыми кейсами и станете более разносторонним ML-специалистом.
Ждём вас на курсе! Следующий поток стартует уже 10 мая, а по промокоду HARDMLAI26 будет скидка 5%
Записывайтесь по ссылке
294 440
TaskPrompter: Spatial-Channel Multi-Task Prompting for Dense Scene Understanding
Novel spatial-channel multi-task prompting transformer framework to achieve this target.
Две мощные модели многозадачных трансформаторов для пониманияк контекста на видео.
🖥 Github: https://github.com/prismformore/multi-task-transformer
⏩ Paper: https://openreview.net/forum?id=-CwPopPJda
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes-3d
ai_machinelearning_big_data
294 440
Running IF with 🧨 diffusers on a Free Tier Google Colab
IF is better at generating images with high-frequency details (e.g., human faces and hands) and is the first open-source image generation model that can reliably generate images with text.
Инструкция, как запустить одну из самых мощных моделей преобразования текста в изображение с открытым исходным кодом IF на бесплатном Google Colab.
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/if
🖥 Github: https://github.com/deep-floyd/IF
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2205.11487.pdf
📌 Demo:https://huggingface.co/spaces/DeepFloyd/IF
ai_machinelearning_big_data
294 440
🖌 Edit Everything: A Text-Guided Generative System for Images Editing
A text-guided generative system without any finetuning (zero-shot).
Edit Everything позволяет пользователям редактировать изображения с помощью простых текстовых инструкций.
🖥 Github: https://github.com/defengxie/edit_everything
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.14006v1
🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wukong
ai_machinelearning_big_data
294 440
🔍 Unleashing Infinite-Length Input Capacity for Large-scale Language Models with Self-Controlled Memory System
Self-Controlled Memory (SCM) system to unleash infinite-length input capacity for large-scale language models.
SCM может быть интегрирована с любыми LLM для обработки сверхдлинных текстов без каких-либо изменений или тонкой настройки.
🖥 Github: https://github.com/wbbeyourself/scm4llms
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.13343v1
📌 Tasks: https://paperswithcode.com/task/language-modelling
ai_machinelearning_big_data
294 440
Как не забывать теорию Deep Learning и учить новое?
Можно подписаться на канал DeepSchool. В нем вы найдете
- короткие посты с теорией;
- разборы статей;
- советы по обучению сетей;
- вопросы с собеседований;
- и обзоры фреймворков.
1. Обзор ключевых идей MobileNet — что делает эту архитектуру столь эффективной
2. Инструкция: как ускорить разметку изображений при помощи CVAT и FiftyOne
3. Что такое attention
4. Об асинхронности вычислений на GPU
5. Вопрос с собеседования на дообучение сегментационной модели
Подписывайтесь, чтобы не забывать теорию Deep Learning и учить новое :)
294 440
🔊 AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head
Multi-modal AI system named AudioGPT, which complements LLMs (i.e., ChatGPT) with 1) foundation models to process complex audio information and solve numerous understanding and generation tasks
AudioGPT: Генерирование речи, музыки, звука и говорящих аватаров.
🖥 Github: https://github.com/aigc-audio/audiogpt
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.12995v1
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/spaces/AIGC-Audio/AudioGPT
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/c4
ai_machinelearning_big_data
294 440
Как можно использовать ChatGPT в IT-менеджменте
Можно ли менеджеру спрашивать совета у ChatGPT? Можно ли проводить или проходить собеседования с помощью искусственного интеллекта? Как использовать нейросеть в управлении бизнесом?
Ведущие подкаста «Для tech и этих» вместе с директором по анализу больших данных в СберМаркете рассказали, как и для чего можно использовать ChatGPT менеджерам и инженерам. Слушайте выпуск по ссылке: bit.ly/41VpORi
