Machinelearning
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 277 344 подписчиков, занимая 335 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 277 344 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 832, а за последние 24 часа — -74, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.43%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 402 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 884 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 349.
- 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 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.
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_datagit clone https://github.com/Josh-XT/AGiXT
cd AGiXT
./AGiXT.ps1
AGiXT — это платформа для эффективного управления AI-системами с помощью различных инструментов. Наши агенты оснащены адаптивной памятью, и это универсальное решение предлагает мощную систему плагинов, поддерживающую широкий спектр команд, включая просмотр веб-страниц.
AGiXT имеет множество удобных плагинов для создания эффективных AI-решений
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@ai_machinelearning_big_datapip install xlstm
Не так давно был пост со статьёй Arxiv об архитектуре xLSTM, и вот команда исследователей xLSTM опубликовала код на GitHub.
xLSTM — это новая архитектура рекуррентной нейронной сети, основанная на идеях привычной нам LSTM. Благодаря экспоненциальному гейтингу с соответствующими методами нормализации и стабилизации и новой матричной памяти она преодолевает ограничения оригинальной LSTM и демонстрирует производительность при обработке естественного языка по сравнению с трансформерами или другими архитектурами.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datanpm install -g @builder.io/micro-agent
Micro Agent — это маленький AI-агент, который заточен под одно применение: агент пишет тест, а потом пишет под этот тест код.
По задумке, такой подход должен гарантировать как минимум валидность кода, а как максимум — код будет решать все поставленные задачи
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js и ANNEX Runtime Web и поддерживает 100 различных языков! 🔥
Демо-версиия (+ исходный код)! 👇
▪Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@ai_machinelearning_big_datapip install aider-chat
# для работы с GPT-4o
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
# для использование Claude 3 Opus:
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider --opus
Aider получил высший балл на SWE Bench — сложном бенчмарке, в котором Aider решал реальные проблемы на GitHub из популярных проектов с открытым исходным кодом, таких как django, scikitlearn, matplotlib и др.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data