![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Открыть в Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Больше![Сеть: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 676 подписчиков, занимая 6 664 место в категории Технологии и приложения и 33 344 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 676 подписчиков.
Согласно последним данным от 06 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -96, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.57%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.51% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 489 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 888 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 ноября, 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.
19 676
Подписчики
-424 часа
-247 дней
-9630 дней
Архив постов
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
ИТ-команда Гринатома ищет опытного специалиста по машинному обучению для разработки продуктовых сервисов, связанных с обработкой естественного языка. Вам предстоит генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать модели машинного обучения, писать тесты и взаимодействовать с командой проекта. Требуются отличные знания Python, опыт работы с DL-фреймворками, понимание принципов работы нейросетей, а также навыки работы с Linux. Будет плюсом опыт работы с системами логирования, backend-технологиями и поисковыми движками.
Мы предлагаем современные рабочие места, гибкий график, возможность выбора формата работы, обучение и развитие, карьерные возможности, социальные программы и корпоративную жизнь.
👉Узнать подробности и откликнуться можно тут: https://hh.ru/vacancy/104719493
😎CDM: надежная метрика для справедливой и точной оценки распознавания формул
Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex.
В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении.
Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
21 сентября в расслабленной обстановке на свежем воздухе пройдёт Код-пленэр от Яндекса!
Встретимся с коллегами из Яндекса, чтобы порисовать кодом в саду, послушать про творчество в IT, поделиться опытом решения рабочих и не только проектов и подышать свежим воздухом в одну прекрасную сентябрьскую субботу.
Главным событием станет воркшоп по p5.js. На нём ваши навыки программирования пригодятся неожиданным образом: с помощью кода вырастите дерево, которое станет частью общего диджитал-леса.
Вечером мы увидим получившийся лес на большом экране. А потом завершим день у костра под DJ-сеты.
Заполняйте форму как можно подробнее и регистрируйтесь!
До встречи на Код-пленэре! 🔥
📹Новая версия YandexART (Vi) — как она устроена?
В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов.
Читать...
Центральный университет приглашает на курсы тех, кто уже силен в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков!
Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам оффлайн и онлайн, так что можно совмещать с работой.
Курсы подойдут ML-инженерам, дата-саентистам и аналитикам от уровня джуниор+ до сеньор позиций, поэтому, помимо топовых преподавателей из ВШЭ, МФТИ, ШАД, победителей международных соревнований и практиков из индустрии, вас ждет еще и сильное комьюнити!
Подробнее о курсах и университете здесь.
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
😎Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
Сквозная разговорная модель на основе аудио, способная к речевому взаимодействию в реальном времени.
метод также помогает сохранить языковые возможности исходной модели с минимальным ухудшением, что позволяет другим работам устанавливать возможности взаимодействия в реальном времени.
Mini-Omni — это первая полностью сквозная модель с открытым исходным кодом для речевого взаимодействия в реальном времени, предлагающая ценный потенциал для будущих исследований.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
InkubaLM: A small language model for low-resource African languages
InkubaLM, небольшая языковая модель с 0,4 миллиарда параметров, которая достигает производительности, сопоставимой с моделями со значительно большим количеством параметров и более обширными данными обучения для таких задач, как машинный перевод, вопросы и ответы, AfriMMLU и задача AfriXnli.
В частности, InkubaLM превосходит многие более крупные модели в анализе настроений и демонстрирует замечательную согласованность на нескольких языках.
Эта работа представляет собой решающий шаг в оспаривании общепринятой парадигмы, согласно которой эффективные языковые модели должны полагаться на значительные ресурсы.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как мы обучали нейросеть распознавать юридические документы
• Топ-7 высокооплачиваемых профессий в сфере ИИ
• Создание искусственного датасета для обучения модели с использованием Paddle OCR
🗣Яндекс анонсировал Practical ML Conf, которая пройдет 14 сентября и будет доступна для просмотра онлайн
Это мероприятие, на котором Яндекс ежегодно анонсирует свои крупные запуски и делится опытом.
Все подробности и регистрация тут
@Devsp — Подписаться
