Machinelearning

Відкрити в Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Сітка:Machinelearning Росія1 278 Технології та додатки332...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 295 152 підписників, посідаючи 332 місце в категорії Технології та додатки та 1 278 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 295 152 підписників.

За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 406, а за останні 24 години на -274, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.97%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.53% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 23 518 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 322 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 183.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

295 152

Підписники

-27424 години

-1 5477 днів

-6 40630 день

23 518

Перегляди допису

~ 16 32224 години

~ 18 36848 годин

7.97%

Коефіцієнт залучення

~ 5

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

295 092

⚡️ Stability AI расширила доступ к тестированию Stable Diffusion третьего поколения ⏩Следующее поколение генерирующей изображения по текстовой подсказке ИИ-модели Stable Diffusion пока не запущено публично, но уже доступно некоторым разработчикам через API и новую платформу для создания контента, а также платформу для разработчиков. Для организации доступа к ИИ по API Stability AI объединила усилия с API-платформой Fireworks AI. ⏩По словам разработчиков, новое поколение Stable Diffusion «не уступает, либо превосходит» другие подобные модели, вроде DALL-E 3 от OpenAI и Midjourney «в понимании и соблюдении запросов». Stable Diffusion 3 использует архитектуру Multimodal Diffusion Transformer, которая должна улучшить понимание текста и орфографии. ⏩Новая платформа для создания контента Stable Assistant Beta — это «дружелюбный чат-бот», позволяющий платным подписчикам работать с передовыми ИИ-моделями Stability AI, генерировать изображения и писать тексты. Пока платформа находится в стадии закрытого тестирования ограниченной группой пользователей и недоступна для широкой публики. В очередной раз расширив доступность своих продуктов, компания подчеркнула, что «принимает разумные меры для предотвращения неправомерного использования Stable Diffusion 3 злоумышленниками». 📎 Подробнее @ai_machinelearning_big_data

295 092

⚡️ GitHub — mshumer/gpt-llm-trainer • Цель gpt-llm-trainer — упростить процесс обучения модели. • Система сгенерирует набор данных с нуля и настроит модель LLaMA 2 или GPT-3.5 для пользователя. Генерация набора данных осуществляется с использованием Claude 3 или GPT-4. • После генерации набора данных система автоматически разделит его на обучающий и проверочный наборы и настроит модель. • Для использования системы необходимо написать промпт и задать температуру и количество примеров для генерации. • Обученная модель может быть протестирована с использованием ячеек логического вывода или сохранена на Google Диск. • Проект лицензирован Массачусетским технологическим институтом, контактным лицом является Мэтт Шумер. 🖥 GitHub 3.8k⭐️ @ai_machinelearning_big_data

295 092

Хотите углубить свои знания в Data Science? Освойте технологию многоруких бандитов в задаче рекомендаций Приходите на открытый практический урок от OTUS. Спикер Андрей Канашов — Senior Data Scientist. На вебинаре вы: - узнаете про алгоритмы многоруких бандитов и как они применяются на практике для решения задачи рекомендательных систем;- изучите основные алгоритмы UCB и Tompson Sampling;- получите практический опыт применения многоруких бандитов для задачи рекомендации фильмов. Встречаемся 22 апреля в 19:00 мск в рамках курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить урок: https://clck.ru/3A7fEs?erid=LjN8KUatP

295 092

🖥 GitHub Copilot в CLI теперь общедоступен (вышел из беты) Относительно недавно GitHub Copilot объявил об общедоступности своего расширения интерфейса командной строки (CLI). Это обновление расширяет функциональность Copilot на терминал, позволяя пользователям получать выгоду от его функций непосредственно в рабочем процессе. Новые функции Copilot CLI: ⏩Теперь Copilot может предлагать команды на основе пользовательского ввода, а также выполнять эти команды ⏩Помимо предложений на основе пользовательского ввода, Copilot будет предоставлять пояснения к существующим командам ⏩Новые вспомогательные псевдонимы доступны для оболочек Bash, PowerShell и Zsh. Эти псевдонимы, созданные командой gh copilot alias, предоставляют сокращения для часто используемых функций Copilot: • ghcs – выполняет предложенные команды • ghce — объясняет существующие команды 📎 Подробнее @ai_machinelearning_big_data

295 092

✨ HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach Новая модель для переноса прически с эталонного изображения на исходную фотографию для виртуальной примерочной. ▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2404.01094 ▪Code: https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN ▪Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https%3A//huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN/blob/main/notebooks/HairFast_inference.ipynb @ai_machinelearning_big_data

295 092

27 и 28 апреля приглашаем специалистов робототехники и reinforcement learning на ROS Meetup в Москве 📅 Это возможность для робототехников всех уровней: от новичков до экспертов, — посвятить выходные практическому обучению и нетворкингу. Вы получите советы и рекомендации экспертов, сможете поделиться идеями с другими разработчиками. Доклады охватывают весь спектр тем: от ROS до reinforcement learning и антропоморфных роботов. Инженеры и руководители компаний поделятся реальным опытом использования ROS в исследовательских и коммерческих проектах. В этот раз мы решили разбавить технические доклады большим количеством тематических дискуссий и нетворкинга. На какие темы будем общаться: Антропоморфные роботы ✔️ Reinforcement learning ✔️ LLM — large language mode, Deep learning ✔️ Беспилотные автомобили и мобильные роботы ✔️ Манипуляторы и алгоритмы в манипуляции, в том числе MOVEit ✔️ ROS-пакеты и другие темы в робототехнике Локация: г. Москва, Кутузовский проспект 32к1, офис Сбера. Регистрируйтесь по ссылке 👈

295 092

📓Free book: "Build an LLM from Scratch" Один из лучших способов разобраться в LLM - это написать ее с нуля! Сегодня вышла новая глава книги - "Chapter 5: Pretraining on Unlabeled Data". Автор книги - Себастьян Рашка, известный Исследователь, популяризатор машинного обучения и автор книг по Deep Learning. В этой главе рассматриваются: - Оценка качества текста, сгенерированного LLM во время обучения - Реализация функции обучения и настройка LLM - Сохранение и загрузка весов для обучения LLM - Загрузка предварительно подготовленных весов из OpenAI ▪ Github @ai_machinelearning_big_data

295 092

Repost from Карьера в Сбере!

Сильнейшие карьерные IT-бури ожидаются в ближайшее время — об этом говорят синоптики и HR-менеджеры Сбера! 🧑‍💻 Чтобы стать частью IT-комьюнити топовой технологичной компании и работать над масштабными проектами, выбирай вакансию мечты по ссылке. Эйчары уже ждут тебя. Ну а прогноз в видео — всего лишь наша шутка, зато твоя будущая команда абсолютно реальна 💚

295 092

📌Cloudflare представляет брандмауэр для AI, защищающий LLM ⏩Относительно недавно Cloudflare запустила «Брандмауэр для ИИ» (Firewall for AI), предназначенный для защиты LLM. Firewall for AI спроектирован как усовершенствованный межсетевой экран веб-приложений (WAF), специально предназначенный для приложений, использующих LLM. Firewall for AI тщательно анализирует модели, подсказки, представленные пользователями, для раскрытия любых схем эксплуатации. ⏩Брандмауэр для AI предназначен для бесперебойной работы в обширной сети Cloudflare, что дает компании преимущество в обнаружении угроз на начальных стадиях и, в свою очередь, обеспечивает надежную защиту как пользователей, так и моделей от атак и неправильного использования. Хотя этот продукт все еще находится на стадии разработки, он знаменует собой значительный прогресс в области безопасности ИИ. ⏩Набор потенциальных угроз для LLM выходит за рамки уязвимостей, с которыми сталкиваются обычные веб-приложения и API-приложения. Как заметили исследователи, сложные уязвимости, уникальные для систем искусственного интеллекта, могут позволить злоумышленникам захватывать модели и выполнять несанкционированные маневры. Предполагается, что межсетевой экран для искусственного интеллекта Cloudflare, предназначенный для борьбы с этими новыми опасностями, будет работать аналогично стандартному WAF — тщательно проверяя каждый запрос API, содержащий подсказку LLM, на предмет индикаторов или шаблонов атак. ⏩Компетенция Firewall не привязана к какой-то одной инфраструктуре; он может защищать модели, размещенные на платформе Cloudflare Workers AI или любой другой внешней инфраструктуре, а также может использоваться в тандеме с Cloudflare AI Gateway. @ai_machinelearning_big_data

295 092

⚡️ В Google Workspace появился ИИ-видеоредактор В Google Workspace (который содержит приложения типа Docs, Sheets и Slides) появился новый сервис — онлайн видеоредактор Vids. Это довольно простое приложение для создания видео, предназначенное для бизнеса. Вы можете использовать его для создания видеопрезентаций с временной шкалой, в которые можно быстро накидать картинки со своего Google Диска. Вы также можете добавить закадровый голос или видеозапись своей речи, чтобы добавить привлекательности. Однако что делает Vids действительно интересным, так это то, что он использует ИИ Gemini. Пользователи могут попросить Gemini писать сценарии, создавать раскадровки и даже озвучивать видео. Он также может использовать библиотеку видеоматериалов и даже самостоятельно создавать изображения. Vids в настоящее время тестируется небольшим количеством пользователей Workspace. 📎 Introducing Google Vids @ai_machinelearning_big_data

295 092

🔥 Создание 3D-моделей из плоской картинки с помощью DUSt3R Встречайте DUSt3R — новый подход геометрического конструирования 3D на основе 2D (Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction). DUSt3R не требует калибровки камеры или данных о точке обзора. Ключевые возможности DUSt3R: 🟡Работает с произвольными коллекциями изображений 🟡Интеграция монокулярных и бинокулярных методов реконструкции с помощью регрессии точечных карт 🟡Выравнивает многоракурсные карты точек в общую систему координат 🟡Использует кодеры/декодеры с предварительно обученными моделями 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

295 092

Готовый пост для "Machinelearning" (при публикации удалить) Скоро каждый сможет накодить личную мини-нейросеть и настроить её под себя. Например, для отбора подходящих IT-вакансий. СИБУР как раз создал такой инструмент! Команда разработала НейроМенделеева, цифрового двойника учёного с голосом и мимикой. Он может рассказать об IT-направлениях компании, новых вакансиях или просто зарядить мотивацией, если поиск работы затягивается! Читайте в статье, как СИБУРу удалось с помощью векторной базы данных, технологии MetaHuman и ChatGPT создать такую нейросеть. НейроМенделеев, кстати, материал и карточки этого поста сделал сам.

295 092

🔥 Text Generation Inference v2.0.0 — готовый сервер для инференса LLM, написанный на Rust, Python и gRPC. Инференс ML-модели - это процесс её работы на конечном устройстве. Поэтому, чем больше мы разгоняем инференс, тем быстрее работает модель. В новую версию Text Generation Inference добавлена поддержка Command R+. TGI - самый быстрый сервер с открытым исходным кодом для Command R+ Используя возможности Medusa heads, на тестах достигается беспрецедентная скорость с задержкой всего в 9 мс на токен для модели 104B! ПОддерживает популярные Lms с открытым исходным кодомД Llama, Falcon, StarCoder, BLOOM, GPT-NeoX и другие. • Github • Установка @ai_machinelearning_big_data

295 092

🔥 Wunjo AI — open-source проект позволяющий создавать дипфейки и не только Помимо создания дипфейков этот проект с открытым исходным кодом может клонировать речь, генерировать видео, удалять текст и объекты, а также получать изображения без фона, прямо на вашем компьютере. Wunjo AI — это локальное приложение, которое работает даже на слабых компьютерах, предоставляя вам возможности по созданию контента любой длительности. 📎 Описание Wunjo AI от автора 📎 GitHub @ai_machinelearning_big_data

295 092

⚡️ Udio AI для создания музыки с $10M инвестиций и поддержкой знаменитостей ⏩Всего через несколько недель после того, как завирусился музыкальный генератор на базе ИИ Suno, на сцену выходит новый конкурент - Udio. Созданный бывшими сотрудниками исследовательского подразделения Google DeepMind и поддерживаемый такими тяжеловесами технологической и музыкальной индустрии, как a16z (Andreessen Horowitz), соучредитель Instagram Майк Кригер, рэперы Common и Will.i.am, продюсер Tay Keith и платформа United Masters, Udio был анонсирован 10 апреля и обещает революционизировать процесс создания музыки. ⏩Сервис обещает преобразить процесс создания музыки, сделав его "максимально простым". Сейчас он находится на стадии публичной беты, поэтому всем зарегистрировавшимся Udio доступен бесплатно с возможностью создавать до 1200 треков в месяц. Инструмент способен генерировать отполированный трек всего за 40 секунд. По сути, сравнимо с Midjourney: просто вводишь промпт и получаешь трек. Также достаточно указать желаемый музыкальный жанр или артистов, предоставить тему или персонализированный текст песни. После создания трека в приложении можно воспользоваться функцией "ремикс", которая позволяет дорабатывать треки с помощью текстовых описаний. Он даже умеет генерировать в стерео-формате, где левый и правый каналы реально отличаются. Пользуйтесь) 📎 Подробнее @ai_machinelearning_big_data

295 092

🔥 Большой список open-source AI-моделей и не только ⏩Полный список репозиториев ИИ с открытым исходным кодом размещен на сайте llama-police; список обновляется каждые 6 часов. ⏩Большинство из них вы также можете найти в этом списке cool-llm-repos на GitHub. Enjoy) @ai_machinelearning_big_data

295 092

🌟 SALMONN — ML-модель для работы с аудио ⏩SALMONN — это новая мультимодальная модель машинного обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки аудиоданных любого типа: речи, музыки и различных звуков. ⏩В основе SALMONN лежит интеграция большой языковой модели (LLM) с двумя энкодерами: Whisper для восприятия речи и BEATs для остальных звуков. Между собой аудиоэнкодеры и LLM объединяются через модуль преобразования данных Q-Former. Благодаря такому сочетанию SALMONN может выполнять широкий спектр задач интеллектуальной обработки аудио, начиная с распознавания речи и заканчивая генерацией историй на основе услышанных звуков. Достаточно дать ей на вход аудиофрагмент и текстовое описание задачи. ⏩В качестве LLM у SALMONN используется модель Vicuna, созданная на основе модели LLaMA с 13 миллиардами параметров и обученная на лучших диалогах с ChatGPT. Также авторы SALMONN выпустили версию своей модели на основе Vicuna с 7 миллиардами параметров. Первая требует для запуска видеокарту с 80 Гб памяти, а вторая — «всего» с 40 гигабайтами. ⏩За счёт квантования модель можно ужать до 24 Гб, тогда получится запустить её на игровой видеокарте, а не только на профессиональном ускорителе. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

295 092

ML-специалисты тут? Вас уже ждут в Тинькофф! Вместе с результативной командой вы будете генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты, улучшать качество моделей и ускорять их работу в различных сценариях, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны и создавать масштабные ИТ-продукты. Откликайтесь на вакансию, а компания не только обеспечит комфортные условия для работы, но и возможность воплотить свои идеи в больших ИТ-проектах АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679

295 092

🔥 Мощная модель LLM для локального использования — Qwen 72B LLM-модель от Alibaba недавно обновилась до версии 72B после обучения на ошеломляющих 3 триллионах токенов многоязычных данных. Это чудо искусственного интеллекта может быть запущено локально, что обеспечивает полный контроль и конфиденциальность (и скорость при наличии мощной GPU) На изображении видно сравнение характеристик Qwen 72B с Llama 70B, с GPT-3.5 и GPT-4 📎 Перевод инструкции по установке 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

295 092

Deep Learning это буквально суперсила, которая работает подобно человеческому мозгу. Специалисты этой сферы создают нейросети и находятся на стыке анализа данных и разработки. Рекомендации фильмов, переводчики или генерация ответов на вопросы как от Siri - это все их работа. Deep Learning Инженеров нанимают крупные компании, а начальная зарплата варьируется от 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 уже нашли работу благодаря карьерному сопровождению. Научитесь создавать нейросети: https://clc.to/erid_LjN8KQWkN По промокоду AIMLBD получите скидку 5000 рублей до 24.04.2024 Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.