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:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 277 255 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 277 255 подписчиков.
Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 702, а за последние 24 часа — -64, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.36% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 412 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 625 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 363.
- 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 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.
277 255
Подписчики
-6424 часа
-5097 дней
-1 70230 дней
Архив постов
277 240
🪄 Снова GoogleI , они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
277 240
+5
⭐️ PaliGemma by Google is out! A family of 116 new models.
Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀
Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!
PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.
SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.
Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.
▪Блог: https://hf.co/blog/paligemma
▪Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
▪Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma
@ai_machinelearning_big_data
277 240
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
277 240
🌟 Tabby — локальный аналог Copilot
Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.
Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса
Быстрый старт с Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
277 240
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
277 240
+4
🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее)
Google объявила конкурс Gemini API для разработчиков со следующим призовым фондом.
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
@ai_machinelearning_big_data
277 240
💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее!
У GEMINI контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o .
У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир».
- Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google:
Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом.
- Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой.
-Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни.
Агент может взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали.
- Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео.
Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты.
- Представлен Imagen 3 - самая совращения модель Google для генерации изображений.
- Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в поисковик
@ai_machinelearning_big_data277 240
🖥 А вот и ответ от Google
Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI.
https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk
@ai_machinelearning_big_data
277 240
+3
⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models
Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения.
Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели.
▪Почитать подробнее: https://atedm.github.io
▪Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252
Код на подходе.
@ai_machinelearning_big_data
277 240
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
277 240
+5
🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o
1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат.
2) Новая модель позволяет генерировать шрифты.
3) Поддерживает 3d-рендеринг.
4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь.
5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста.
А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке.
Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа.
@ai_machinelearning_big_data
277 240
✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅
Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться.
Показатель ELO (ось y) - это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене.
Дата публикации (по оси x) соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично.
Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации.
https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo
@ai_machinelearning_big_data277 240
🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI
LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов.
Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU.
Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только.
Запуск LocalAI с помощью Docker:
—
docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu
При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12):
— docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11
🖥 GitHub
🟡 Страничка LocalAI
@ai_machinelearning_big_data277 240
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
277 240
+1
⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления
MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа.
MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории.
Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
277 240
🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения.
А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai.
А если инверсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o
277 240
🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить. Ее практически невозможно отличить от живого человека.
@ai_machinelearning_big_data
277 240
🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО!
Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot.
Она появится уже сегодня в виде приложения для пк. Она даже понимает эмоции и тон голоса.
@ai_machinelearning_big_data
