Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Machine learning Interview
Открыть в Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning Interview
Канал Machine learning Interview (@machinelearning_interview) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 30 043 подписчиков, занимая 4 573 место в категории Технологии и приложения и 21 935 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 30 043 подписчиков.
Согласно последним данным от 12 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 33, а за последние 24 часа — -3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 20.97%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 8.31% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 297 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 497 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 40.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 13 июня, 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.
30 043
Подписчики
-324 часа
-167 дней
+3330 день
Архив постов
Пора завершать год с заботой о себе. Усталость накапливается, но сейчас есть шанс восстановиться с выгодой.
Выберите сертификат себе или близким на сессию с психологом от сервиса Ясно
Реклама ООО «Ясно лайв»
ИНН: 9703044223
Erid: 2VfnxyPLppg
Repost from Machinelearning
+2
⚡️ QVQ-72B-Preview: VLM с ризонингом от Qwen.
QVQ-72B-Preview - экспериментальная VLM на основе Qwen2-VL-72B , разработанная Qwen, со способностями к аналитическому мышлению и новым уровнем когнитивных навыков.
Проведенная в Qwen оценка QVQ-72B-Preview на бенчмарках MMMU, MathVista, MathVision и OlympiadBench показала результат 70.3 на MMMU, 71.4 на MathVista, 35.9 в MathVision и 20.4 на наборе OlympiadBench, подчеркнув ее способность к комплексному пониманию и рассуждению в мультидисциплинарных задачах.
⚠️ Несмотря на высокие результаты, QVQ-72B-Preview - предварительная версия модели, которая имеет ограничения:
🟠возможность смешения языков и переключения между ними;
🟠склонность к зацикливанию в логических рассуждениях;
🟠постепенная потеря концентрации на визуальном контенте при многоступенчатом рассуждении, что может приводить к галлюцинациям.
Неофициальные квантованные версии QVQ-72B-Preview в формате GGUF с диапазоном разрядностей от 1-bit (23.7GB) до 8-bit (77.26GB) и MLX-версии от mlx community в разрядностях от 4-bit до 16-bit.
📌Лицензирование: Qwen License.
🟡Статья
🟡Модель
🟡Demo
🟡Набор GGUF
🟡Набор MLX
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLM #Qwen #Reasoning
Позаботился о подарках для родных и близких?
Позаботься и о лучшем подарке для себя — новая работа ждёт тебя в Сбере!✨
Заходи на сайт rabota.sber.ru — здесь сбываются амбициозные проекты, классные коллеги и крутые возможности. 🔥
В Новый год — с новой работой в Сбере.💚
✔️ NVIDIA LogitsProcessor — библиотека для управления генерацией текста с помощью модификации вероятностного распределения токенов.
NVIDIA опубликовала LogitsProcessorZoo, коллекцию гибких и мощных инструментов для обработки логитов, позволяющих решать задачи контроля длины последовательностей, выделения ключевых фраз или управление ответами с несколькими вариантами.
Библиотека позволяет корректировать логиты, предоставляя возможность контроля над поведением модели. Например, GenLengthLogitsProcessor позволяет изменять длину генерируемого текста, CiteFromPromptLogitsProcessor - стимулирует модель использовать вводные данные, а ForceLastPhraseLogitsProcessor включает заданную фразу перед завершением вывода. Библиотека полностью совместима с методом generate из Transformers.
huggingface.co
@machinelearning_interview
📖 В Яндексе рассказали, как учат YandexGPT понимать культурный контекст
🌟 Чтобы оценить, как модель считывает особенности нашей культуры, команда разработала большой бенчмарк — для этого потребовалось оцифровать и классифицировать понятие “культурный код”. Также для создания бенчмарка выяснили, понимает ли нейросеть цитаты и мемы, что помогло составить тестовый бенч на 200 вопросов. Позже он расширился в 2000 вопросов, на которые ответили AI-тренеры — их результаты были отобраны в средний скор, ставший контрольной группой для сравнения с ответами Yandex GPT.
🔗 Ссылка: *клик*
@machinelearning_interview
#AI #ML
⚡️ Advanced Machine Learning Engineer Roadmap
Full Stack ML (Machine Learning) включает в себя изучение необходимых навыков и технологий, чтобы освоить машинное обучения.
🖥 Github
🔥 CS-Notes — материалы, предназначенные для подготовки к собеседованиям!
🌟 Этот репозиторий включает теоретические записи по алгоритмам, операционным системам, компьютерным сетям, системному дизайну и другим важным темам. Также представлены решения задач на LeetCode и другие ресурсы для улучшения навыков программирования, в том числе практические советы по объектно-ориентированному программированию и работе с базами данных.
🖥 Github
@javatg
🔹 Cтроим графики для анализа финансовых данных на открытом уроке «Визуализация данных. Основные "финансовые" графики, работа с mplfinance»
Рассмотрим свечные графики, научимся строить дополнительные линии на графиках и доверительные интервалы.
✅ Практика: свечные графики с помощью библиотеки mplfinance
Оставляйте заявку на курс «ML для финансового анализа» и создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска
👉 Регистрация на урок и подробности:
https://otus.pw/fo5C/?erid=LjN8JxiR4
#реклама
О рекламодателе
В Библиотеке иностранной литературы прошла «Ночь опенсорс-библиотек» — мероприятие для тех, кто интересуется темой открытого кода
На мероприятии участники нетворкали с мейнтейнерами опенсорс-проектов Яндекса и учились коммитить так, чтобы код всегда принимали. Так, ML-специалисты присоединились к воркшопу проекта YaFSDP по запуску распределенного обучения LLM. А еще познакомились с библиотекой для градиентного бустинга на дереве решений CatBoost.
Ивент объединил уютный вайб библиотеки с технологическими активностями. Кроме докладов и воркшопов, разработчики смогли пройти квест с перфокартами, посоревноваться в скоропечатании на раритетных печатных машинках и отдохнуть в зоне генеративного лайф-кодинга под DJ-сеты. Параллельно с основной программой, гости могли принять участие в записи открытого подкаста о технологиях «Деплой».
🔥 Теперь GitHub Copilot доступен бесплатно — популярный инструмент для генерации кода больше не требует подписки! Просто откройте VS Code и войдите в свой аккаунт на GitHub.
Каждый месяц вы получаете до 2000 дополнений кода и 50 запросов к мощным нейросетям, таким как GPT-4o и Sonnet 3.5. Эти модели также доступны для использования отдельно, но с ограничениями.
Отличная новость для всех программистов!
https://github.com/features/copilot
@machinelearning_interview
Обучите свою первую ML-модель!
✅ Интенсив для начинающих разработчиков ML «Машинное обучение на службе Data Science» от Otus.
Научитесь решать задачи классификации методами ML
Обучите свою первую модель для решение задачи классификации рукописных цифр
👉 Регистрация: https://otus.pw/UsjA/?erid=LjN8JvNMC
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔥 Perfect Roadmap To Learn Data Science In 2024
📖 Github
@machinelearning_interview
Repost from Machinelearning
📌Топ 10 статей NVIDIA Developer Technical Blog за 2024 год.
NVIDIA подвела итоги публикаций для разработчиков за 2024 год. От новаторских разработок в области AI-инференса до вклада в опенсорс - эти статьи о прорывах, которые вызвали наибольший резонанс у читателей.
🟢NVIDIA NIM - оптимизированные микросервисы инференса для мастшабного развертывания моделей ИИ
🟢Открытие бесплатного доступа к NVIDIA NIM для участников Developer Program
🟢NVIDIA GB200 NVL72 - обучение LLM с триллионами параметров и инференсом в реальном времени
🟢NVIDIA полностью переходит на GPU Kernel Modules с открытым исходным кодом
🟠Введение в мультимодальный RAG
Руководство демонстрирует, как сочетание поиска по тексту и изображению улучшает приложения ИИ. От чат-ботов до поисковых систем - мультимодальный ИИ теперь доступен как никогда.
🟠Создание агента для анализа данных на основе LLM
Пошаговый туториал о том, как создавать агенты на базе LLM, позволяющие разработчикам улучшать и автоматизировать анализ данных с помощью интерфейсов на естественном языке.
🟠StarCoder2 - раскройте свой потенциал в программировании
Появление StarCoder2, ИИ-ассистента в задачах программирования повышает производительность разработки за счет предложений по коду и сокращения повторяющихся задач по программированию.
🟠Как обрезать и дистиллировать Llama 3.1 8B в модель NVIDIA MiniTron 4B
Глубокое погружение в методы pruning и дистилляции модели Llama 3.1 8B в более эффективную MiniTron 4B, оптимизируя производительность без ущерба для точности.
🟠Как за 4 шага перевести приложение RAG из пилотной версии в продакшен
Учебное пособие, которое описывает прямой путь к масштабированию RAG-приложений с упором на лучшие практики для обеспечения готовности к производственной эксплуатации.
🟠RAPIDS cuDF ускоряет pandas почти в 150 раз без изменения кода
150-кратное Zero Code ускорение рабочих процессов Pandas которое преобразует конвейеры обработки данных и повышает производительность Python.
🔜 Блогпост на developers.nvidia.com
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NVIDIA #Digest
📖 Эта статья представляет результаты внедрения и оценки работы медицинского чат-бота на основе LLM, названного Mo, в реальной практике!
🌟 Mo использовался в службе медицинских консультаций компании Alan, работающей во Франции и других странах. В ходе эксперимента, охватившего 926 случаев, исследовалась удовлетворённость пациентов, точность ответов и безопасность. Бот продемонстрировал улучшение опыта пациентов при сохранении высокого уровня безопасности благодаря контролю врачей. Статья подчёркивает потенциал таких систем в медицине.
🔗 Ссылка: *клик*
@machinelearning_interview
Как устроены продукты Т-Банка «под капотом»?
Заходите в канал «Код Желтый» — ИТ-команда банка делится опытом создания экосистемы, рассказывает о сложных кейсах и нюансах работы.
Тут можно:
— Узнать про технологии и ИИ-открытия
— Послушать подкасты по разработке, аналитике, продукте и менеджменте
— Следить за анонсами мероприятий по направлениям
— Меняться опытом в ИТ-комьюнити
Подписывайтесь на канал
🎨 Генератор изображений с высоким разрешением🎨
#FreeScale - это метод, не требующий настройки, позволяющий генерировать визуальные изображения с высоким разрешением и позволяющий создавать изображения в 8K.
- Проект: http://haonanqiu.com/projects/FreeScale.html-
- Код: https://github.com/ali-vilab/FreeScale
- Статья : https://arxiv.org/abs/2412.09626
- Демо: https://huggingface.co/spaces/MoonQiu/FreeScale
Освойте MLOps и разработку веб-сервисов на Python — и выкатите ML-модель в продакшен!
Крупнейшая в России онлайн-магистратура по искусственному интеллекту ИТМО × Napoleon IT запускает курс по практической ML-инженерии.
👉 За 5 месяцев освоите Apache Airflow, FastAPI, git, PostgreSQL, LightGBM, PyTorch, scikit-learn, CI/CD.
👉 Прокачаете софты — от презентации продукта до понимания бизнес-задач, которые можно решать при помощи ML-инструментов.
👉 Получите опыт крутых экспертов из Ozon, Skyeng, Газпромбанка и диплом о профпереподготовке от ИТМО.
Курс стартует 13 января и длится 5 месяцев.
Доступна оплата в рассрочку.
Регистрируйтесь на курс по ссылке.
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547. erid:2VtzqvEWWhf
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность
📌 Видео
📌 Урок 1
📌 Colab
@machinelearning_interview
✔️ Google DeepMind FACTS Grounding: бенчмарк для оценки фактологичности LLM.
FACTS Grounding создан для оценки способности LLM генерировать ответы, которые являются фактически точными и основаны на предоставленном исходном материале. Бенчмарк включает в себя 1719 примеров, требующих развернутых ответов, основанных на предоставленном контекстном документе.
Примеры включают различные области: финансы, технологии, розничную торговлю, медицину и право, и документы объемом до 32 000 токенов. Для оценки используются три LLM-судьи: Gemini 1.5 Pro, GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, которые оценивают ответы на соответствие пользовательскому запросу и фактическую точность. Датасет и лидерборд доступны на Kaggle.
deepmind.google
@machinelearning_interview
