Big data world
Открыть в Telegram
Интересные статьи Data Science : Big Data : Machine Learning : Deep Learning По вопросам сотрудничества- @Daily_admin_info По иным темам @un_ixtime
Больше
Сеть:2 396
Подписчики
Нет данных24 часа
-27 дней
-1230 дней
Загружаем данные
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
октябрь '26окт. '26
октябрь '260
в 0 каналах
сентябрь '260
в 0 каналах
Get PRO
август '260
в 0 каналах
Get PRO
июль '260
в 0 каналах
Get PRO
июнь '260
в 0 каналах
Get PRO
май '260
в 0 каналах
Get PRO
апрель '260
в 0 каналах
Get PRO
март '260
в 0 каналах
Get PRO
февраль '260
в 0 каналах
Get PRO
январь '260
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '250
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '250
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '250
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '250
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+11
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+15
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+13
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+19
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+22
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+44
в 1 каналах
Get PRO
февраль '25
+57
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+19
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+16
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+24
в 2 каналах
Get PRO
октябрь '24
+28
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+10
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+16
в 2 каналах
Get PRO
июль '24
+14
в 1 каналах
Get PRO
июнь '24
+10
в 1 каналах
Get PRO
май '24
+19
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+14
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+18
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+21
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+29
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+28
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+19
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+23
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+15
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+19
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+38
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+23
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+12
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+20
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+39
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+61
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+27
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+27
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+35
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+39
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+123
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+85
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+330
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+165
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+204
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+138
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+207
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+452
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+334
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+544
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+514
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+815
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 26 октября | 0 | |||
| 25 октября | 0 | |||
| 24 октября | 0 | |||
| 23 октября | 0 | |||
| 22 октября | 0 | |||
| 21 октября | 0 | |||
| 20 октября | 0 | |||
| 19 октября | 0 | |||
| 18 октября | 0 | |||
| 17 октября | 0 | |||
| 16 октября | 0 | |||
| 15 октября | 0 | |||
| 14 октября | 0 | |||
| 13 октября | 0 |
Посты канала
Генерация тестов ИИ: руководство для разработчиков, не стреляя себе в ногу
https://foojay.io/today/ai-driven-testing-best-practices
| 2 | За полчаса установил DeepSeek 1.5B, пока вы искали GPT подешевле
DeepSeek 1.5B — маленький, но шустрый собрат больших языковых моделей. Работает локально, не требует железа на киловатт.
Внутри — инструкция по установке, настройке и запуску DeepSeek 1.5B на Ubuntu 24.04 с Ollama и Open WebUI.
https://habr.com/ru/companies/minerva_media/articles/909130/ | 0 |
| 3 | Бесплатный 65-часовой учебный лагерь GenAI
https://www.freecodecamp.org/news/free-genai-65-hour-bootcamp | 0 |
| 4 | 10 практических шагов по улучшению агентских систем
https://blog.dailydoseofds.com/p/10-practical-steps-to-improve-agentic | 0 |
| 5 | От MCP до мультиагентов: 10 лучших новых проектов ИИ с открытым исходным кодом на GitHub прямо сейчас и почему они важны
https://github.blog/open-source/maintainers/from-mcp-to-multi-agents-the-top-10-open-source-ai-projects-on-github-right-now-and-why-they-matter/ | 0 |
| 6 | Создайте MCP-сервер за 3 шага
https://blog.dailydoseofds.com/p/build-an-mcp-server-in-3-steps | 0 |
| 7 | Как бы я быстро освоил машинное обучение и искусственный интеллект, если бы мне пришлось начинать все сначала
https://www.youtube.com/watch?v=8xUher8-5_Q | 0 |
| 8 | Достижение гибкой и высокоточной генерации изображений с сохранением идентичности остается сложной задачей, особенно с помощью усовершенствованных диффузионных преобразователей (DiT), таких как FLUX. Мы представляем InfiniteYou (InfU), одну из самых ранних надежных фреймворков, использующих DiT для этой задачи.
https://github.com/bytedance/infiniteyou | 0 |
| 9 |  Сообщество аналитиков и инженеров данных, где ты найдёшь множество интересных трюков, лайфхаков и глубоких инсайтов по работе с Pandas в Python. Всё, что нужно, чтобы усвоить мощь библиотек для анализа данных и автоматизировать рутинные задачи.
Подписаться ✔️ | 0 |
| 10 | Dolphin — это многоязычная, многозадачная модель ASR, разработанная в рамках сотрудничества Dataocean AI и Университета Цинхуа. Она поддерживает 40 восточных языков Восточной Азии, Южной Азии, Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока, а также 22 китайских диалекта. Она обучена на более чем 210 000 часах данных, включая как собственные наборы данных DataoceanAI, так и наборы данных с открытым исходным кодом. Модель может выполнять распознавание речи, обнаружение голосовой активности (VAD), сегментацию и идентификацию языка (LID).
https://github.com/dataoceanai/dolphin | 0 |
| 11 | Карта разума панд
Лучшая интеллект-карта для освоения панд.
https://blog.dailydoseofds.com/p/pandas-mind-map | 0 |
| 12 | 💥ОБЪЯВЛЕНИЕ: Выпущен Opik v1.2! 💥
Opik — это фреймворк оценки LLM с открытым исходным кодом для:
🔥Реализации метрик на основе LLM
🪲Регистрации/отладки трассировок LLM
💯Оценки, аннотирования и управления версиями данных LLM И многого другого. Ознакомьтесь с репозиторием ниже. https://github.com/comet-ml/opik?twclid=22ezzw30vusgrr1nvofweb0qbi | 0 |
| 13 | Что такое протокол контекста модели(MCP)?
https://www.builder.io/blog/model-context-protocol | 0 |
| 14 | 9 шпаргалок по RAG, LLM и агентам ИИ
...для инженеров ИИ (объяснение с наглядными примерами).
https://blog.dailydoseofds.com/p/9-rag-llm-and-ai-agent-cheat-sheets | 0 |
| 15 | GigaChat 2.0 в API
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/890552/ | 0 |
| 16 | Создание рекомендательного сервиса по типу TikTok
Масштабирование персонализированного рекомендателя до миллионов товаров в режиме реального времени
https://medium.com/data-science-collective/1-building-a-tiktok-like-recommender-a64563262c1a | 0 |
| 17 | Создание Deep Research Agent с нуля
Давайте создадим с нуля Deep Research Agent, который поможет вам в повседневной работе на базе DeepSeek R1.
https://www.newsletter.swirlai.com/p/building-deep-research-agent-from | 0 |
| 18 | Создайте своего помощника с искусственным интеллектом Second Brain
Использование агентов, систем RAG, LLMOps и LLM
https://decodingml.substack.com/p/build-your-second-brain-ai-assistant | 0 |
| 19 | AMD побеждает в открытом исходном коде, GNOME завершает поддержку Wayland Новости Linux и Open Source
https://www.youtube.com/watch?v=3d65Mnr8onE | 0 |
| 20 | Понимание внимания в LLM
Существует множество отличных статей и руководств по ИИ, которые объясняют модель внимания в больших языковых моделях. Но эта по сути простая модель часто затемняется деталями реализации и оптимизациями. В этом посте я постараюсь перейти к сути.
https://bartoszmilewski.com/2025/03/06/understanding-attention-in-llms | 0 |
