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 296 497 подписчиков, занимая 328 место в категории Технологии и приложения и 1 270 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 296 497 подписчиков.
Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 252, а за последние 24 часа — -213, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.08%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 972 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 005 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 185.
- 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 20 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.
is_organic: отличает органические действия в датасете от рекомендованных
– Формат Parquet с поддержкой Pandas, Polars (альтернатива Pandas) и Spark
🔗Доступно на HuggingFaceНапример, динамическая награда IoU адаптирует пороги точности для обнаружения объектов — сначала стимулируя базовое понимание, а затем требуя высокой точности.Тестирование проводилось на бенчмарке MEGA-Bench из440 задач — от анализа графиков до OCR. Экспериментальные модели Orsta (7B и 32B параметров), обученные с V-Triune, показали прирост производительности до +14,1% по сравнению с базовыми версиями. На задачах восприятия (обнаружение объектов в COCO), улучшения достигли +12,17% для mAP@50. Для математических задач (MathVista) результаты выросли на 5%, а в OCR — на 1-2%. При этом система стабильно работала даже при обучении на смешанных данных, что косвенно подтвердило ее универсальность. Minimax открыли (но пока не загрузили его в репозиторий) код V-Triune и модели Orsta: 🟢Orsta-32B-0326 - стабильная версия на более поздней QwenVL-2.5-32B; 🟠Orsta-32B-0321 - версия с замороженным ViT на базе QwenVL-2.5-32B-0321; 🟢Orsta-7B - на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct. ⚠️ В версии 0321 попытки совместного обновления визуального и языкового модулей приводили к взрыву градиентов, поэтому ViT пришлось заморозить. В 0326, благодаря исправлениям в архитектуре, RL-тренинг стал стабильнее. 0326 рекомендуется для задач, где критична точность и надежность форматов ответов. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #RL #Framework #MiniMax
# Clone repo
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
# Install requirements
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install -r requirements.txt
# Run
video_path="your_video.mp4"
image_path="your_image.png"
python inference.py \
--config config/hunyuan-portrait.yaml \
--video_path $video_path \
--image_path $image_path
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #HunyuanPortrait
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Чем хороша:
✅ Быстрее на 1.7× по сравнению с cuRobo
✅ Работает на CPU, GPU и даже TPU
✅ Написана полностью на Python — легко внедряется, не требует C++
✅ Подходит для промышленных роботов, симуляторов, гуманоидов
Подходит для:
— инженеров робототехники
— разработчиков симуляций
— ML-исследователей в motion planning
▪️ Репозиторий: https://github.com/chungmin99/pyroki
▪️ Сайт: http://pyroki-toolkit.github.io
▪️ Статья: https://arxiv.org/abs/2505.03728
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #robots
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
