![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 19 677 подписчиков, занимая 6 660 место в категории Технологии и приложения и 33 374 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 677 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.
19 677
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}
🤨Как настроить LLM на локальном сервере? Пошаговое руководство для ML-специалистов
В этой статье мы рассмотрим инструменты для оптимизации расходов, включая квантизацию и LoRA-адаптеры.
Читать...
🤖Геймдев и ИИ: как нейросети меняют правила игры
В этой статье мы рассмотрим различные аспекты применения ИИ в индустрии, его влияние на будущее видеоигр и даже рассмотрим первый в мире нейросетевой игровой движок.
Читать...
Разбираешься в AI? Покажи, на что способен – прими участие в международном соревновании AI Journey Contest. Призовой фонд – более 8 миллионов рублей!
Задачи, как всегда, масштабные и амбициозные. Участникам предстоит работать с SOTA-технологиями, выбрав одну или несколько из предложенных задач:
✔ Emotional FusionBrain 4.0 — создать мультимодальную модель, которая умеет круто понимать видео, отвечает на сложные вопросы и «чувствует» человеческие эмоции.
✔ Multiagent AI — разработать мультиагентную RL-систему, где агенты будут объединяться в различные схемы кооперации при решении задач. Эта задача суперполезна для научных исследований.
✔ Embodied AI — сделать робота-помощника, который будет решать сложные задачи взаимодействия с окружающей средой и человеком, общаясь на естественном языке.
✔ E-com AI Assistant — используя LLM GigaChat, создать AI-ассистента, который сможет рекомендовать пользователям релевантные товары для покупки на маркетплейсе Мегамаркет.
Кстати, в решении задач тебе может помочь нейросетевая модель GigaChat и другие AI-разработки Сбера!
Следующий шаг в развитии AI – за тобой! Переходи по ссылке, регистрируйся и успей решить задачи до 28 октября! Соревнование проводится при поддержке Института AIRI.
🧐Что такое Sampling method и как он работает в моделях нейросети Stable Diffusion
В этой статье мы рассмотрим метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX.
Читать...
😎DreamWaltz-G: Expressive 3D Gaussian Avatars from Skeleton-Guided 2D Diffusion
Новая обучающая структура для генерации анимируемых 3D-аватаров из текста.
Ядро этой структуры лежит в скелетно-управляемой перегонке оценок и гибридном 3D-представлении гауссова аватара.
В частности, предлагаемая скелетно-управляемая перегонка оценок интегрирует элементы управления скелета из 3D-шаблонов человека в 2D-модели диффузии, повышая согласованность надзора SDS с точки зрения вида и позы человека.
Это облегчает генерацию высококачественных аватаров, смягчая такие проблемы, как множественные лица, дополнительные конечности и размытие.
Обширные эксперименты показывают, что DreamWaltz-G очень эффективен в создании и анимации 3D-аватаров, превосходя существующие методы как по визуальному качеству, так и по выразительности анимации.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
• Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
• Полный гид по бенчмаркам LLM
🤙Полный гид по бенчмаркам LLM
В этой статье мы рассмотрим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков.
Читать...
❓Хотите узнать, как улучшить производительность вашего PostgreSQL-сервера и создавать собственные расширения?
Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем:
- архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти;
- роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность;
- как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer.
Читать...
🔒Шифруй то, шифруй это, или LLM под замком
В этой статье мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель.
Читать...
🤩От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
В этой статье расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Читать...
👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU
В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.
Читать…
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
• Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM
• Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами
🤩о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ
В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.
Читать...
🤖Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.
Читать...
🔍Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM
В этой статье автор расскажет, как быстро получить приемлемое качество, когда базовые подходы не помогают.
Читать...
🌐Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами
В этой статье вы узнаете о том, как мы улучшали предыдущее решение и в итоге пришли к идее отдельного инструмента.
Читать...
😎Takin: A Cohort of Superior Quality Zero-shot Speech Generation Models
Takin TTS, языковую модель нейронного кодека, которая основана на усовершенствованном нейронном речевом кодеке и многозадачной обучающей структуре, способной генерировать высококачественную естественную речь с нуля.
Систему Takin Morphing с высокоразвязанными и продвинутыми подходами моделирования тембра и просодии, которая позволяет людям настраивать производство речи с их предпочтительным тембром и просодией точным и контролируемым образом.
Обширные эксперименты подтверждают эффективность и надежность наших моделей серии Takin AudioLLM.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
⚡Всероссийский хакатон по Биометрии
Ежегодное командное соревнование в сфере технологий идентификации личности!
🚀Выберите один из предложенных кейсов:
🔹Разработка ассистента для упрощения регистрации в Единой биометрической системе (кейс ЦБТ);
🔹Создание инструмента для генерации синтетического датасета изображений ладоней (кейс Сбера);
🔹Создание инструмента для восстановления изображения из вектора биометрических персональных данных (кейс Мир Plat.form и СБП).
Отборочный этап пройдет в онлайн-формате. Финал пройдет на площадке в Москве, где команды смогут лично пообщаться с профессионалами в сфере биометрических технологий. Для финалистов из других регионов предусмотрено участие онлайн.
⏳Дедлайн регистрации: 1 октября, 23:59
🦾Отборочный этап: 4-13 октября
📆Финал: 26 октября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, Data Scientists, UX/UI-специалисты
Подробности и регистрация: https://tglink.io/6006948c89ba
😎Takin: A Cohort of Superior Quality Zero-shot Speech Generation Models
Takin TTS, языковую модель нейронного кодека, которая основана на усовершенствованном нейронном речевом кодеке и многозадачной обучающей структуре, способной генерировать высококачественную естественную речь с нуля.
Систему Takin Morphing с высокоразвязанными и продвинутыми подходами моделирования тембра и просодии, которая позволяет людям настраивать производство речи с их предпочтительным тембром и просодией точным и контролируемым образом.
Обширные эксперименты подтверждают эффективность и надежность наших моделей серии Takin AudioLLM.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
