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 295 417 подписчиков, занимая 333 место в категории Технологии и приложения и 1 275 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 295 417 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 346, а за последние 24 часа — -267, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.94%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.71% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 454 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 873 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 183.
- 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 25 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.
295 417
Подписчики
-26724 часа
-1 5017 дней
-6 34630 день
Архив постов
295 327
🌟 MusicGPT — приложение для локального запуска моделей, генерирующих музыку
—
brew install gabotechs/taps/musicgpt
MusicGPT позволяет запускать новейшие модели для генерации музыки локально на любой платформе, без установки тяжелых зависимостей, таких как ML-фреймворки.
В данный момент MusicGPT поддерживает только MusicGen от Meta, но в планах — ещё больше различных моделей генерации музыки.
Быстрый старт с помощью Docker:
docker run -it --gpus all -p 8642:8642 -v ~/.musicgpt:/root/.local/share/musicgpt gabotechs/musicgpt --gpu --ui-expose
или, используя cargo:
cargo install musicgpt
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data295 327
⚡️ Nemotron 4 340B!
Nvidia только что выпустила LLM размером 340B , модель близкую к производительности OpenAI GPT-4 🤯 NVIDIA не претендует на право собственности на какие-либо сгенерированные выходные данные. 💚
🧮 340 миллиардов параметров в контекстном окне 4k
🔢 Обучена на 9 триллионах токенов
🌎 Поддерживает более чем 50 языков и более чем 40 языков программирования
🧠 Трубует 16x H100 в bf16 и ~8x H100 в int4
🤗 Модель доступна на huggingface
▪Модель: https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-4-340b-666b7ebaf1b3867caf2f1911
▪Технический отчет: https://research.nvidia.com/publication/2024-06_nemotron-4-340b
295 327
+2
⚡️ Semantic Kernel — open-source SDK, который позволяет интегрировать LLM от OpenAI, с Hugging Face и другие, с обычными языками программирования типо C#, Python и Java
—
pip install semantic-kernel
Таким образом при помощи Semantic Kernel можно создавать LLM-агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а могут взаимодействовать с написанным кодом
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
6–9 июля проводим Weekend Offer Analytics
Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python или C++, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России или Республики Беларусь.
Подавайте заявку до 3 июля — и всего за 3 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с девятью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер.
Узнать подробности и зарегистрироваться.
Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543
295 327
⚡️ WebLLM — высокопроизводительный браузерный движок для инференса LLM
—
npm install @mlc-ai/web-llm
WebLLM позволяет осуществлять вывод LLM непосредственно в браузере с ускорением WebGPU.
WebLLM имеет полную совместимость с API OpenAI: поддерживаются потоковая передача, JSON-режим и многое другое.
Также WebLLM поддерживает целый ряд моделей, включая Llama 3, Phi 3, Gemma, Mistral, Qwen и многие другие
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Чат с WebLLM
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 dstack — open-source cистема оркестрации контейнеров для запуска AI-систем в любом облаке или ЦОДе
—
pip install "dstack[all]" -U
dstack поддерживает AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda, TensorDock, Vast.ai, RunPod и CUDO.
Также можно без проблем использовать dstack для запуска AI-систем на локальных серверах.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 PowerInfer-2 — быстрый вывод LLM на смартфоне
Встречайте PowerInfer-2 — высокооптимизированный фреймворк для вывода от LLM, разработанный специально для смартфонов. PowerInfer-2 поддерживает до 47B моделей Mixtral MoE, достигая скорости 11,68 токенов в секунду, что в 22 раза быстрее, чем у других современных фреймворков.
При использовании 7B моделей PowerInfer-2 тоже сохраняет высокую скорость
🤗 Hugging Face
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 327
⭐️ Новый генератор видео Dream Machine от Luma AI.
В отличие от Sora или KLING, он доступен для тестов.
Попробовать можно здесь: https://lumalabs.ai/dream-machine
295 327
+5
🌟 Mozilla выпустила сервис для ИИ-генерации веб-сайтов Solo 1.0
11 июня 2024 года компания Mozilla представила первый мажорный выпуск бесплатного сервиса для ИИ-генерации веб-сайтов под названием Solo.
Платформа для создания сайтов Solo 1.0 использует механизмы машинного обучения для автоматической генерации типовых элементов интерфейса. Проект позиционируется как инструмент, позволяющий пользователю быстро создать стильный и современный персональный или корпоративный сайт, не имея навыков веб-разработки.
Процесс создания сайта на базе решения Solo сводится к определению его тематики, выбору стиля шрифтов и цветовой гаммы, указанию типовых секций, таких как сведения о компании, расписание, отзывы клиентов, примеры работ и контактная информация.
После определения пользователем пожеланий ИИ-система Solo генерирует вариант веб-сайта, а затем предлагает в визуальном режиме адаптировать компоновку на свой вкус и добавить содержимое в шаблоны секций.
Стиль и базовое заполнение генерируется при помощи AI, а подходящие выбранной тематике изображения автоматически подбираются в каталоге Unsplash. Поддерживаются такие дополнительные возможности как вывод баннера согласия с использованием Cookie и SEO-оптимизация.
Публикация созданных сайтов в рамках сервиса бесплатна, а монетизация обеспечивается за счёт платной привязки к собственному домену (никто не мешает пользователю вручную перенести созданный сайт на свой хостинг). В будущем Mozilla планирует расширить спектр доступных стилей и режимов редактирования, а также добавить поддержку генерации изображений Favicon.
🟡 Solo
@ai_machinelearning_big_data
295 327
🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого предложения и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля.
Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли.
Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля
Задача участников – разработать решение, которое сможет автоматически создавать коммерческое предложения на основе электрических схем. Сервис должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет.
💼 Бренд EKF – это:
🔹 Ведущий производитель электрооборудования для ввода, распределения и учета электричества, автоматизации технологических процессов
🔹 Более 19 000 артикулов в номенклатуре
🔹 Собственные программы для интернета вещей – умный дом EKF Connect Home и IIoT EKF Connect Industry для промышленности
🔹 Международный бренд – продукция продается в 20 странах
Лучшие решения хакатона будут внедрены в реальный бизнес EKF. Система автоматического расчета сметы проекта поможет делать клиентам наиболее выгодное и оптимальное предложение.
🗓 Ключевые даты:
🔸 5 июля – открытие хакатона, старт работы над задачей
🔸 9-15 июля – серия чекпоинтов с экспертами
🔸 16 июля – окончание загрузки решений
🔸 18 июля – оглашение имен финалистов
🔸 19 июля – онлайн-питчинг проектов и определение победителей
➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас
295 327
⚡️ Встречайте только что вышла Stable Diffusion 3!
Самая лучшая бесплатная модель наконец обновилась.
Модель с 2 миллиардами параметров работает даже на ноутбуках,
Качество генерации —высочайшее, понимание промтов - на высочайшем уровне, генерирует даже картинки с текстом и все без ошибок!
анонс
Hugging Face.
295 327
🌟 Follow-Your-Emoji — метод, позволяющий тонко контролировать движения головы и лица
Причём этот метод позволяет управлять движениями произвольных лиц, в том числе нарисованных в разных стилях, а также скульптур и т.д.
Даже движения морды животных можно так анимировать
Метод основан на недавнем исследовании Yue Ma, Hongyu Liu, Hongfa Wang и их команды из Гонконгского университета, код опубликуют в ближайшем будущем
🟡 Страничка Follow-Your-Emoji с примерами
🖥 GitHub (скоро тут будет код)
@ai_machinelearning_big_data
295 327
Сбер проведет открытую технологическую конференцию GigaConf 2024.
27 июня в «Дизайн заводе» соберутся ведущие инженеры и разработчики из Сбера, Билайна, Positive Technologies, Т-Банка, МТС и других компаний.
Вместе они погрузят вас в темы:
— машинное обучение и искусственный интеллект;
— инструменты разработчика;
— DevOps;
— инженерия данных;
— безопасность приложений;
— системный анализ
— инновации и стратегии.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте конференции.
Участие бесплатное!
295 327
🔈 Separating the "Chirp" from the "Chat": Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
Исследователи Массачусетского технологического университета CSAIL и Google разработали алгоритм DenseAV, который предсказывает то, что он видит, исходя из того, что он слышит.
Он совершенно не контролируется и не использует текст во время обучения.
Алгоритм может соотносить объекты с видео со звуками, которые они издают.
Возможности DenseAV в области локализации основаны на новом методе dense contrastive loss, который наделяет его мощной способность запоминать и локализовывать слова и звуки по сравнению с широко распространенными методами.
DenseAV значительно превосходит известные методы семантической сегментации по речи и звуку.
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2406.05629
▪Website: https://aka.ms/denseav
▪Code: https://github.com/mhamilton723/DenseAV
▪Video: https://youtu.be/wrsxsKG-4eE
@ai_machinelearning_big_data
295 327
⚡️ Собственную разработку Яндекса YaFSDP выложили в опенсорс
С её помощью можно ускорить обучение больших языковых моделей с открытым исходным кодом до 25%, в зависимости от архитектуры и параметров нейросети.
YaFSDP лучше оптимизирует ресурсы графических процессоров на всех этапах обучения: pre-training (предварительное обучение), supervised fine-tuning (обучение с учителем), alignment (выравнивание модели). Благодаря этому библиотека стала использовать ровно столько памяти GPU, сколько нужно для обучения, а коммуникацию между графическими процессорами теперь ничто не замедляет.
▪️GitHub: https://github.com/yandex/YaFSDP
▪️Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/817509/
@ai_machinelearning_big_data
295 327
+2
🌟 DeepXDE — библиотека Python для ML и PINN
—
pip install deepxde
В DeepXDE реализовано множество алгоритмов и поддерживается множество функций:
— DeepXDE позволяет писать код очень лаконично, практически как математическую формулировку
— очень простая работа с геометрическими объектами; примитивами являются — треугольник, прямоугольник, многоугольник, эллипс, звезда, куб, сфера, гиперкуб и гиперсфера; поддерживается работа с облаком точек
— можно учитывать 5 типов граничных условий: Дирихле, Неймана, Робина, периодические и общие, которые могут быть заданы на произвольной области или на множестве точек
В целом, отличная библиотека для PINN и подобных приложений
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 327
📆 20 июня поговорим, как AI меняет мир бизнеса.
➡️ Регистрация ⬅️
🖥 Искусственный интеллект трансформирует бизнес-реальность прямо сейчас.
➡️Помогает компаниям принимать обоснованные стратегические решения
➡️Выводит процессы на новый уровень эффективности
На вебинаре представители DIRECTUM и MWS расскажут, как уже сегодня крупный и средний бизнес использует ИИ для снижения затрат, улучшения клиентского опыта и создания конкурентных преимуществ на рынке.
Обсудим:
🔴Экосистему решений Directum. Возможности Directum RX Intelligence для ускорения бизнес-процессов и исключения человеческих ошибок
🔴Кейсы применения Directum RX Intelligence
для делопроизводства, бухгалтерии, договорного отдела, проектных команд, юристов, менеджеров
🔴 Преимущества размещения Directum RX Intelligence в облаке MWS. Вы узнаете, как мы помогаем бизнесу стать эффективнее и обеспечиваем защиту данных.
Приходите! Ответим на ваши вопросы ✉️
Реклама. Информация о рекламодателе
295 327
🗣 VALLEY 2: Neural Codec Language Models are Human Parity Zero-Shot Text to Speech Synthesizers
В этой статье Microsoft представили VALL-E 2, новейшее достижение в области языковых моделей , которое знаменует собой важную веху в области синтеза текста в речь (TTS), впервые достигая человеческого уровня.
Эксперименты с датасетами
LibriSpeech и VCTK показали, что VALL-E 2 превосходит все предыдущие модели по качеству сгенерированной речи и ее естественности.
▪Подробности: https://arxiv.org/abs/2406.05370
▪Демо VALL-E 2 будети доступна здесь: https://www.bing.com/?ref=aka&shorturl=valle2
@ai_machinelearning_big_data295 327
🌟 SF-V — свежий метод генерации видео от Snapchat
SF-V — это метод генерации видео, который позволяет генерировать динамические и согласованные видео за 1 проход.
В исследовании команда из Snapchat берёт обычную многошаговую диффузионную модель, и обучает её улавливать как временные, так и пространственные зависимости в видеоданных для получения цельных видео.
🟡 Страничка SF-V
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 327
📖 В Букмейте появился виртуальный рассказчик, умеющий читать книги в реальном времени
Разработан рассказчик на базе комплекса речевых технологий Яндекса с привлечением профессиональных дикторов. При этом воспроизведение текста максимально приближено к естественной речи, поэтому читатели могут с комфортом слушать произведения на протяжении долгого времени.
На Хабре разработчик функции описал процесс адаптации речевых технологий для книг. Сложность состояла в том, что в литературных произведениях есть необычные сокращения и редкие термины — нужно было обучить модель правильному произношению.
▪️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/news/820525/
@ai_machinelearning_big_data
