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 294 933 подписчиков, занимая 332 место в категории Технологии и приложения и 1 277 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 294 933 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 463, а за последние 24 часа — -216, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.82%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.40% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 058 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 15 914 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 179.
- 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 27 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.
294 933
Подписчики
-21624 часа
-1 5507 дней
-6 46330 день
Архив постов
294 949
+2🎓 OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement
Самосовершенствующийся диалоговый агент, который интегрируется в операционную систему для автоматизации повседневных задач.
OS-Copilot - это новаторская основа для создания универсальных компьютерных агентов, которая обеспечивает единый интерфейс для взаимодействия приложений в экосистеме ОС.
Самосовершенствующийся помощник с искусственным интеллектом, способного решать общие компьютерные задачи.
Агент может взаимодействовать со всеми элементами операционной системы (ОС), включая работу в сети, напсианеи кода, работу с файлами и мультимедиа, работу различными сторонними приложениями.
▪Github
▪Project
▪Статья
ai_machinelearning_big_data
294 949
Работаешь с данными и чувствуешь, что из них можно получить больше? В DataWorkshop расскажут как это сделать.
5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создаешь модели машинного обучения.
Старт - 4 марта. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в удобное время.
6000+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.
15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.
Обучают с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.
Участие бесплатно только для первых 100 записавшихся человек.
Успевайте записаться по 👉 ЭТОЙ ССЫЛКЕ
А еще много полезной информации о том, как начать работать в сфере Data Science в их канале.
Реклама: ИП Кравченко Николай Васильевич LjN8KCNbP
294 949
⚡️ 7 самых важных релизов недели из мира ИИ:
Это была важная неделя для мира ИИ: анонсы от
Alibaba, Lightricks, Ideogram, Apple, Adobe, OpenAI и многих других.
1. Исследователи Alibaba представили EMO - ИИ, который качетсвенно анимирует статическое изображение человека с синхронизацей движения губ и лица.
2. Компания Lightricks представила LTX Studio - студию для создания фильмов с помощью ИИ.
Новинка позволяет креативщикам автоматически генерировать сценарии, редактируемые раскадровки и короткие видеоклипы.
Создание видео с помощью искусственного интеллекта становится все более продвинутым с каждым днем.
3. Компания Ideogram выпустила новую версию своей модели преобразования текста в изображение.
В первую очередь, это невероятная детализация текста, сгенерированного искусственным интеллектом и новая функция Magic Prompt, кооораяподскажет, как их написать и получить максимально качественный результат.
4. Apple незаметно анонсировала ИИ обновления для iOS.
Судя по тому, как продвигаются исследования в области ИИ, скоро мы увидим крупное обновление ИИ для Siri.
Возможно, это будет следующий "ChatGPT" от Apple.
5. Компания Klarna только что опубликовала блог, в котором говорится, что с помощью искусственного интеллекта они заменят 700 сотрудников службы поддержки клиентов.
Сумасшедшая статистика:
- За последний месяц чатбот обработал 2,3 млн разговоров.
- Среднее время решения проблемы сократилось на 9 минут
- 40 млн долларов дополнительной прибыли в 2024 году
6. Adobe выпустила Project Music GenAI Control.
Этот инструмент, названный "музыкальным фотошопом", позволяет легко генерировать и редактировать аудио с помощью искусственного интеллекта, позволяя авторам создавать собственные музыкальные треки с помощью текстовых промптов.
7. Компания Pika Labs представила новую функцию синхронизации губ в своем генераторе видео с искусственным интеллектом.
Новая технология позволяет создавать крайне реалистичноные анимации на базе ElevenLabs.
ai_machinelearning_big_data294 949
Поговорим про деньги в IT?
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы.
Пройти опрос можно здесь
294 949
🔥 Новый курс: Prompt Engineering with Llama 2 от Andrew YNg and и DeepLearning.AI
Llama 2 стала очень важной моделью для всего мира ИИ.
Llama - это не одна модель, а целая коллекция моделей. В этом курсе вы узнаете: - Узнаете о различиях между разными видами Llama 2 и о том, когда следует использовать каждый из них.
▪Вы также узнаете, как работают теги промпты для Llama, - как они могут помочь вам в повседневных задачах.
▪Научитесь использовть продвинутые промпты, например, промпты в виде нескольких скриншотов для классификации или промпты в виде цепочки мыслей для решения логических задач.
▪Научитесь использовть специализированные модели из коллекции Llama для решения конкретных задач, например
Code Llama, помогающую писать, анализировать и улучшать код, и Llama Guard, которая проверяет промпты и ответы моделей на наличие вредоносного содержимого.
В курсе также рассказывается о том, как запустить Llama 2 локально на собственном компьютере.
📌 https://deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-with-llama-2
ai_machinelearning_big_data294 949
Всем привет!
Владелец продукта ИТ-компании изучает потребности и пожелания участников процесса работы с даннымии аналитикой.
У вас есть уникальная возможность поделиться опытом, дать рекомендации и подсветить проблемы используемых систем.
Переходите по ссылке и делитесь бесценным опытом😉
294 949
🩳 👚 OOTDiffusion: Outfitting Fusion based Latent Diffusion for Controllable Virtual Try-on 👖
Мощная модель контролируемой виртуальныой примерочной.
▪Github: https://github.com/levihsu/OOTDiffusion
▪Demo: https://ootd.ibot.cn
▪Jupyter: https://github.com/camenduru/OOTDiffusion-jupyter
ai_machinelearning_big_data
294 949
🎓 Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot.
Multi-HMR - это простая, но эффективная модель , которая принимает на вход RGB-изображение и выполняет
3D-реконструкцию нескольких людей в пространстве.
▪Github
▪Paper
▪Dataset
ai_machinelearning_big_data294 949
🎓 Multi-HMR: Multi-Person Whole-Body Human Mesh Recovery in a Single Shot.
Multi-HMR - это простая, но эффективная модель , которая принимает на вход RGB-изображение и выполняет
3D-реконструкцию нескольких людей в пространстве.
▪Github
▪Paper
▪Dataset
ai_machinelearning_big_data294 949
Avito Analytics meetup #12 — онлайн-ивент для аналитиков 🔥
Эксперты из AvitoTech и других крупных компаний разберут кейсы аналитической поддержки при создании нового продукта, расскажут как и зачем анализируют обратную связь о товарах в ритейле, а также о роли аналитики в построении пути пользователя на маркет-приложениях.
Темы докладов:
👉 Аналитика нового продукта «под ключ»;
👉 Обратная связь в «Пятёрочке»: как работают с оценками товаров;
👉 Как построить путь пользователя (User flow).
Встречаемся онлайн 6 марта в 18:00 по Москве.
Регистрируйтесь по ссылке, и до встречи!
294 949
🔥 NVIDIA AI Foundation Models
Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.
Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.
Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳
https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models
ai_machinelearning_big_data294 949
SOTA🚀 YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
🎉 Вышел YOLOv9 🎉
Новый SOTA для обнаружения объектов в реальном времени.
• Github
• Paper
• Hugging face
ai_machinelearning_big_data
294 949
💫 Gemini великолепно анализирует входные данные и работает с ними.
Gemini скормили видео с записью экрана по поиску квартиры на сайте Zillow. ИИ смог сгенерировать Selenium-код для этой задачи и пошагово описал все, что делал.
Вот промпт для создания скрипта:
"This code will open a Chrome browser, navigate to Zillow, enter "Cupertino, CA" in the search bar, click on the "For Rent" tab, set the price range to "Up to $3K", set the number of bedrooms to "2+", select the "Apartments/Condos/Co-ops" checkbox, click on the "Apply" button, wait for the results to load, print the results, and close the browser."
Посмотрите видео!
•Gemini
•Gemma opensource на основе Gemini.
ai_machinelearning_big_data
294 949
🔝 ByteDance presents SDXL-Lightning: a lightning fast 1024px text-to-image generation model
SDXL-Lightning - это молниеносная генеративная модель преобразования текста в изображение. Она позволяет генерировать высококачественные изображения размером 1024px за несколько шагов.
▪HF: https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
ai_machinelearning_big_data
294 949
Начните карьеру в ИТ с гранта на обучение до 100% в Центральном университете!
Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.
Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.
erid:2VtzqxTMfd3
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
294 949
🦾 Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control
Новый фреймворк от
Google DeepMind для, управленияя роботомами, с помощью ествественного языка.
▪proj: https://robot-teaching.github.io
▪paper: https://arxiv.org/abs/2402.11450
▪code: https://colab.research.google.com/drive/1YcRN_kklw3cVVJNvgK_IEV6nDce9EJWK
ai_machinelearning_big_data294 949
Узнайте больше о том, как корпорации внедряют генеративный ИИ.
27 февраля MTS AI проводит вебинар, на котором расскажет о кейсах российских и зарубежных компаний по использованию больших языковых моделей, сложностях по внедрению этой технологии и способах их преодоления. Также вы узнаете о разработках и кейсах компании по автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM.
Участие бесплатное, зарегистрироваться можно по ссылке.
Реклама. Информация о рекламодателе
294 949
🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset
OpenMathInstruct-1 - это новый синтетический датасет от
NVIDIA для настройки математических моделей, содержащий 1,8 млн пар "задача-решение".
> Используются обучающие датасеты GSM8K и MATH.
> Для создания ланных используется Mixtral 8x7B.
> Модель использует текстовые рассуждения + интерпретатор кода при генерации.
> Выпущены LLama, CodeLlama, Mistral, Mixtral fine-tunes.
> Лицензия Apache 2.0!
Блестящая работа команды Nvidia AI - 2024 год станет годом синтетических данных и еще более мощных моделей! 🔥
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1
▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176
ai_machinelearning_big_data294 949
🎮Как использовать ИИ в игровой индустрии?
Расскажет Артем Голубин, Senior Data Scientist, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.
Вместе с опытным экспертом вы разберете:
- историю развития интеллектуальных агентов для настольных и компьютерных игр;
- подходы к созданию игровых ботов с помощью обучения с подкреплением;
- как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
⚡Занятие пройдёт 22 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».
👉Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись.
При поступлении в группу обучения возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа
erid: LjN8K3dmV
294 949
💃 MagicDance: Realistic Human Dance
Video Generation with Motions & Facial Expressions Transfer
MagicDance - новый эффективный подход к созданию реалистичных видео с движением человека. Инструмент позволяет передавать движения и выражения лица без файнтюнинга, обеспечивая высокое качество генерации🕺.
▪page: https://boese0601.github.io/magicdance/
▪paper: https://arxiv.org/abs/2311.12052
▪code: https://github.com/Boese0601/MagicDance
▪jupyter: https://github.com/camenduru/MagicDance-jupyter
ai_machinelearning_big_data
