![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 19 672 подписчиков, занимая 6 666 место в категории Технологии и приложения и 33 343 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 672 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -98, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.49% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 469 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 883 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 5.
- 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 08 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.
19 672
Подписчики
-224 часа
-257 дней
-9830 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}
🌟WhisperKit — распознавание речи на устройствах Apple с помощью Whisper
WhisperKit — это пакет Swift, который интегрирует популярную модель распознавания речи Whisper от OpenAI с платформой Apple CoreML для эффективного локального вывода на устройствах Apple.
🖥GitHub
🟡Hugging Face
@Devsp — Подписаться
🔥 YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
В новой версии добавлена новая функция сквозного обнаружения объектов в реальном времени. Код выпущен под лицензией GNU GPL v3.0
По сравнению с YOLOv9-C, YOLOv10-B имеет на 46% меньшую задержку и использует на 25% меньше параметров при той же производительности.
▪Paper: arxiv.org/pdf/2405.14458
▪Github: https://github.com/THU-MIG/yolov10/
▪Demo :https://huggingface.co/spaces/kadirnar/Yolov10
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/train-yolov10-object-detection-on-custom-dataset.ipynb#scrollTo=SaKTSzSWnG7s
@Devsp — Подписаться
🔥open_clip — open-source реализация CLIP
CLIP — это нейросеть, разработанная OpenAI для выполнения задач визуального, а также языкового понимания. Алгоритмы нацелены на понимание связи между текстом и изображениями.
🖥GitHub
🟡Google Colab
@Devsp — Подписаться
Открыта регистрация на Летнюю школу машинного обучения Сколтеха.
SMILES-2024 — 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, посвящённый современным статистическим методам машинного обучения. Темы этого года: большие языковые модели, мультимодальные подходы, мультиагентные системы, генеративные подходы, методы самообучения.
К участию приглашаются бакалавры, магистры и аспиранты вузов России, активно вовлечённые в сферу машинного обучения и планирующие связать свою карьеру с ИИ.
Школа пройдёт с 1 по 13 августа на исторической площадке Царского села (г. Пушкин) и онлайн. Участие бесплатное, но на основе конкурсного отбора. Подробности и подача заявки — здесь.
⚡️Cover-Agent — инструмент с открытым исходным кодом, включающий в себя реализацию TestGen-LLM от Meta для автоматического улучшения наборов тестов
Cover-Agent использует генеративный искусственный интеллект для автоматизации и улучшения генерации тестов (сейчас в основном юнит-тестов).
Cover-Agent может запускаться через терминал, в будущем его планируется интегрировать в популярные CI-платформы.
Cover-Agent может работать через терминал, и его планируется интегрировать в популярные CI-платформы.
🖥GitHub
🟡Связанная статья Arxiv
@Devsp — Подписаться
🫖 Как стать топовым Data-инженером?
Хотите развиваться в Data-инжиниринге, но не знаете, что для этого нужно?
Подключайтесь к вебинару от Слёрм «ИИ и инструменты Data-специалиста» и получите инсайдерские знания о том, как улучшить свои навыки и стать лидером в области обработки данных.
Когда? 27 мая в 19:00
➡ Зарегистрироваться
В программе:
- Вкатились в Data-инжиниринг. Что дальше?
- Управление знаниями: персональная Data-инженерная вики.
- Где и как рисовать диаграммы и схемы?
- Чат-боты и ChatOps: персональный помощник Data-инженера.
- Какие софт скиллы нужны Data-инженеру?
- Нужны ли Data-инженеру пет-проекты и участие в хакатонах?
- Как влиться в DE-комьюнити?
Спикеры:
Николай Марков, Data Platform Lead в компании Altenar, спикер курса Слёрма «Data-инженер», 11 лет опыта в разработке и проектировании.
Игорь Мосягин, Data-*разработчик в shrimpsizemoose AB, PhD по теоретической физике.
❓ А еще на вебинаре вас ждёт анонс нового и пока секретного проекта. Приходите, чтобы узнать подробности!
До встречи 27 мая!
➡ Регистрируйтесь в боте
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451, erid: 2VtzqusiBw1
🚀 MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning
MoRA - новый метод использования высокоранговых обновлений весов для файнтюнига моделей при сохранении того же количества обучаемых параметров, как и при использовании матриц низкого ранга.
▪repo: https://github.com/kongds/MoRA
▪abs: https://arxiv.org/abs/2405.12130
@Devsp — Подписаться
⚡️Phi-3-medium-4k-instruct
Phi-3 Vision — это легкая, современная открытая мультимодальная модель, построенная на наборах данных, которые включают в себя синтетические данные и отфильтрованные общедоступные веб-сайты с упором на очень высококачественные, аргументированные и плотные данные как в текстовом, так и в визуальном виде.
Модель прошла тщательный процесс усовершенствования, включающий как контролируемую точную настройку, так и прямую оптимизацию предпочтений, чтобы обеспечить точное соблюдение инструкций и надежные меры безопасности.
- Phi-3-Vision: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct
- Phi-3-Small:
~8k: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-small-8k-instruct
~128k: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-small-128k-instruct
- Phi-3-Medium:
~4k: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct
~128k: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct
@Devsp — Подписаться
⚡️Devon — open-source AI-программист
Devon — AI-помощник, которого можно использовать для парного программирования;
open-source аналог Devin.
Использует API Anthropic, или OpenAI, или Groq.
🖥GitHub
🟡Пример использования
@Devsp — Подписаться
⚡️ Layer-Condensed KV Cache
Layer-Condensed KV Cache — новый вариант декодеров-трансформеров, в котором запросы всех уровней сочетаются с ключами и значениями только верхнего уровня.
Обеспечивает в 26 раз более высокую пропускную способность по сравнению со стандартными трансформерами и помогает увеличить производительность больших языковых моделей.
▪repo: https://github.com/whyNLP/LCKV
▪abs: https://arxiv.org/abs/2405.10637
@Devsp — Подписаться
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее Fast Track мероприятие:
• 8–9 июня — для дата-инженеров, офер за 2 дня в DWH команды Маркета.
Зарегистрироваться
🔥 GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object with Gaussian Splatting
GaussianObject — платформа для представления и рендеринга 3D-объектов с помощью гауссовских пятен, которая обеспечивает высокое качество рендеринга всего с четырьмя входными изображениями.
▪️Github: https://github.com/GaussianObject/GaussianObject
▪️Colab: https://colab.research.google.com/drive/1WIZgM--tJ3aq25t9g238JAuAoXrQYVMs?usp=sharing#scrollTo=TlrxF62GNePB
▪️Project: https://gaussianobject.github.io
@Devsp — Подписаться
⚡️PHUDGE3: Phi-3 как масштабируемая система оценивания LLM
PHUDGE — тонко настроенная модель Phi3, которая достигла результатов SOTA в 4 задачах: Feedback Test, Feedback OOD, MT Human, Preference Test, превзойдя все существующие модели по задержке и пропускной способности.
PHUDGE демонстрирует очень сильную корреляцию не только с GPT4, но и с человеческими аннотаторами на непросмотренных данных, а также в задачах абсолютного и относительного оценивания.
📎Arxiv
@Devsp — Подписаться
Академия Аналитиков Авито открывает новый набор.
Учись у практиков. Решай задачи бигтеха.
Прокачайся как аналитик данных или DS-инженер.
Такая строчка в резюме = буст к карьере.
🌟Verba — open-source приложение для обеспечения сквозного, оптимизированного и удобного интерфейса для Retrieval-Augmented Generation
Verba — это полностью настраиваемый персональный помощник для запроса и взаимодействия с вашими данными, локально или развернутыми через облако.
Отвечает на вопросы, связанные с вашими документами, получает информацию из существующих баз знаний.
Verba сочетает в себе современные технологии RAG и контекстно-зависимую базу данных Weaviate.
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
⚡️ Grounding DINO 1.5: Most Capable Open-World Object Detection Model Series.
Grounding DINO 1.5 - набор усовершенствованных моделей обнаружения объектов открытого набора, разработанный IDEA Research , целью которого является усовершенствование «края» обнаружения объектов открытого набора.
Это наиболее эффективный опенсорс инструмент для запуска на edge девайсах, с хорошей оптимизацией и высокой скоростью работы.
▪Github
▪Paper
▪Demo
@Devsp — Подписаться
🚀 Регистрация на хакатон «Ясная Система: сделай сложное понятным» от МТС стартовала! У тебя будет неделя, чтобы попрактиковаться в машинном обучении и сделать финтех инклюзивнее.
Призовой фонд – 375 000 рублей. Оставляй заявку до 24 мая и участвуй в соревновании онлайн из любого города России: https://cnrlink.com/mtshacktomskdevsp
🤖 Задача – создать сервис, который сможет перевести сложные банковские тексты из датасета в ясные формулировки, подходящие для людей с ментальными особенностями, пожилых людей и иностранцев, плохо владеющих русским языком.
Церемония открытия соревнования пройдет 25 мая на фестивале «Система Fest» в Томском государственном университете. Посетители смогут поучаствовать в насыщенной программе мероприятия.
Для онлайн-участников МТС проведет два митапа с экспертами. 2 июня авторы 10 лучших проектов выступят с питчингами на церемонии награждения победителей.
➡️ Регистрируйся прямо сейчас, чтобы ничего не пропустить: https://cnrlink.com/mtshacktomskdevsp
Реклама. ПАО "МТС". erid: LjN8K8M3k
