![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}
🌟CriticGPT — модель на основе GPT-4, которая помогает увидеть ошибки в ответах ChatGPT
CriticGPT, модель на основе GPT-4, пишет критические замечания по ответам ChatGPT, чтобы помочь тренерам-людям заметить ошибки во время RLHF.
Ключевой частью RLHF является сбор сравнений, в которых люди, называемые тренерами ИИ, оценивают различные ответы ChatGPT по отношению друг к другу.
🟡Блог-пост OpenAI
🟡Статья
@Devsp — Подписаться
🧠 На пороге AGI: эксперты прогнозируют появление ИИ, способного выполнять любую интеллектуальную задачу, с которой справится человек
И это будет game-changer!
Сегодня нейросети это:
▪️ $13 триллионов к глобальному ВВП к 2030 году
▪️ Убийца творческих профессий (услуги SMM сократились на 13%)
▪️ Прорыв в медицине (ИИ редактирует ген человека)
▪️ Бизнес ассистент
▪️ Инструмент манипуляции общественным мнением (читающий Кровосток дипфейк Барака Обамы)
▪️ Управление силой мысли (гейминг без применения конечностей)
▪️ Интимный партнер (да-да)
▪️ Кандидат в парламент (ИИ прирнимает участие в выборах)
▪️ Спасатель
Список можно продолжать до бесконечности! За последние несколько лет ИИ уже успел перевернуть правила игры во многих отраслях нашей жизни. Но с приходом AGI все это покажется нам цветочками.
Биг Дата рассказывает о том, как технологии меняют окружающий мир, и осмысливает роль человека в его взаимоотношениях с машиной. Мы уверены, что наше взаимодействие с ИИ станет определяющим фактором дальнейшего развития общества!
💪🏼 Подписывайтесь и качайте нейроскилы с Биг Дата!
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• ESPNet XEUS - новая SoTA распознавания речи
• Непреодолимая легкость повышения утилизации GPU
• Pyramid Attention Broadcast — подход, позволяющий генерировать видео в режиме реального времени
• SPPO — инструмент оптимизации предпочтений языковой моделью
🔥ESPNet XEUS - новая SoTA распознавания речи
Мультиязычная модель распознавания речи и перевода от Университета Карнеги-Меллона, которая обучена более чем 4000 языкам!
Он предварительно обучен на более чем 1 миллионе часов общедоступных наборов речевых данных.
Его скрытые состояния также могут использоваться с k-средними для семантической речевой токенизации.
▪️ HF: https://huggingface.co/espnet/xeus
▪️ Dataset: https://huggingface.co/datasets/espnet/mms_ulab_v2
@Devsp — Подписаться
Станьте профессионалом в области Data Science и машинного обучения в магистратуре от Центрального университета!
Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других.
Получите диплом магистра в области математики и компьютерных наук и обучайтесь на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. Хорошая новость для тех, кто уже имеет опыт в Data Science и машинном обучении — вы можете пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра.
У каждого студента будет:
- личный ментор по траектории обучения;
- доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
- опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения.
Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!
erid:2VtzqwQc6QY
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
🗣 MARS 5 TTS: новая модель от компании Camb AI для генерации голоса и преобразования текста в речь с открытым исходным кодом
Модель следует двухэтапному конвейеру AR-NAR с принципиально новым компонентом NAR.
Всего с 5 секундами аудио и фрагментом текста MARS5 может генерировать речь даже для сложных и разнообразных просодических сценариев, таких как спортивные комментарии, аниме и многое другое.
Идентификация говорящего определяется с помощью файла аудиоссылки длительностью от 2 до 12 секунд, при этом длина около 6 секунд дает оптимальные результаты.
▪️Github: https://github.com/Camb-ai/MARS5-TTS
▪️Demo: https://www.camb.ai/
▪️HF: https://huggingface.co/CAMB-AI/MARS5-TTS
▪️Colab: https://colab.research.google.com/github/Camb-ai/mars5-tts/blob/master/mars5_demo.ipynb
@Devsp — Подписаться
Deep Learning — суперсила, работающая подобно человеческому мозгу.
Специалисты в этой области разрабатывают нейросети, объединяя анализ данных и программирование. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - это все их работа.
Deep Learning Инженеров нанимают крупные компании, а начальная зарплата в среднем 120 000 рублей в месяц.
Создавать и обучать такие нейросети вы научитесь в онлайн-школе Data Science KARPOV.COURSES.
Учиться вы будете у практикующих специалистов — поэтому за 4 месяца вы получите все знания и навыки, которые пригодятся в реальной работе. Школа поможет вам с трудоустройством — 89% студентов находят работу в первые 3 месяца благодаря карьерному сопровождению.
Присоединяйтесь к курсу со скидкой 5% по промокоду DEVVSP : https://clc.to/erid_LjN8KHkv3
🤩 Pyramid Attention Broadcast — подход, позволяющий генерировать видео в режиме реального времени
PAB — это первый подход к созданию видео на основе диффузионных трансформеров в реальном времени, обеспечивающий качество без потерь и не требующий обучения.
PAB оптимизирует работу с механизмом внимания, что позволяет достичь 21.6 FPS с 10.6-кратным ускорением для популярных моделей генерации видео на основе DiT, включая Open-Sora, Open-Sora-Plan и Latte.
🟡Страничка Pyramid Attention Broadcast
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🌟SPPO — инструмент оптимизации предпочтений языковой моделью
SPPO может значительно повысить производительность LLM без сильных внешних сигналов, таких как ответы или предпочтения от GPT-4.
Он может превзойти модель, обученную с помощью итеративной прямой оптимизации предпочтений (DPO), среди прочих методов.
🖥GitHub
🤗 Hugging Face
🟡Arxiv
@Devsp — Подписаться
🔥В OTUS стартует курс "Machine Learning. Professional", обучение на котором позволит последовательно освоить современные инструменты анализа данных и на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения.
Студенты курса выбирают самостоятельно темы выпускных работ, поэтому все выпускные проекты на курсе–это ценные исследования для ML.
⚡08 июля в 18.00 мск приглашаем на открытый урок курса "Дерево решений - простой и интерпретируемый ML-алгоритм", на котором мы:
- разберем алгоритм решающего дерева (дерева решений), который широко применяется для решения задач машинного обучения;
- применим полученные знания на практике для решения задачи классификации.
👉Регистрация https://otus.pw/xxhZ/?erid=LjN8Juyf4
🖥 Самые интересные публикации за последние дни:
• Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных
• EAGLE — метод, позволяющий ускорить генерацию ответов от LLM
• «Midjourney на коленке, но теперь с S3». Как хранить генерации с промптами в объектном хранилище
🖥Unstructured — библиотека Python для предобработки сырых данных
Библиотека unstructured предоставляет компоненты с открытым исходным кодом для приема и предварительной обработки изображений и текстовых документов, таких как PDF-файлы, HTML, документы Word и многие другие.
Unstructured модульные функции и соединители образуют целостную систему, которая упрощает прием и предварительную обработку данных, делая ее адаптируемой к различным платформам и эффективной в преобразовании неструктурированных данных в структурированные выходные данные.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🦾 EAGLE — метод, позволяющий ускорить генерацию ответов от LLM
EAGLE позволяет экстраполировать вектора контекстных признаков второго верхнего слоя LLM, что значительно повышает эффективность генерации.
EAGLE в 2 раза быстрее Lookahead (13B), и в 1.6 раз быстрее, чем Medusa (13B).
🤗 Hugging Face
🖥GitHub
@Devsp — Подписаться
🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого проекта и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля.
Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля
Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли.
Задача участников – разработать сервис, который сможет автоматически создавать смету на основе электрических схем. Проект должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет.
➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас
🐍 Scikit-LLM — библиотека Python, призванная упростить разработку сложных и готовых к продакшену конвейеров NLP
Scikit-LLM может взаимодействовать с различными провайдерами LLM, независимо от того, работают ли они локально (например, GPT4All) или в облаке (включая Azure, OpenAI и Vertex AI).
Scikit-LLM поддерживает широкий спектр задач анализа текста, включая классификацию, анализ эмоциональной составляющей и т.д.
🖥GitHub
🟡Доки
@Devsp — Подписаться
🌟Cambrian-1 — семейство мультимодальных LLM, ориентированных на CV-задачи
Cambrian-1, семейство мультимодальных LLM (MLLM), разработанных с использованием подхода, ориентированного на зрение.
🟡Страничка Cambrian-1
🖥GitHub
🤗 Hugging Face
@Devsp — Подписаться
Митап для DS и ML-разработчиков от МТС
4 июля | 18:30
Офлайн в Москве | Онлайн
Что будет в программе:
— Эксперты из RnD расскажут, как как адаптировать Open Source-модели генеративного ИИ, чтобы с минимальными ресурсами получить приемлемое качество дообучения.
— Обсудим, что такое персональные ИИ-решения и как в МТС создавали персональных Аватара и Ассистента.
— Узнаем про LLM от экспертов MTS AI.
Очных участников ждут нетворкинг и ламповый вечер в пространстве летнего кинотеатра в парке «Музеон». Все желающие смогут присоединиться онлайн.
Регистрируйтесь по ссылке.
