Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
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
Показати більше📈 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
Архів дописів
295 198
⚡️ Grounding DINO 1.5: Most Capable Open-World Object Detection Model Series.
DINO 1.5: самая мощная серия моделей IDEA Research для обнаружения объектов.
Это наиболее эффективный опенсорс инструмент для запуска на edge девайсах, с хорошей оптимизацией и высокой скоростью работы.
Исходный код выпущен в версии Apache 2.0. 💙
▪Github
▪Paper
▪Demo
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Друзья, этой осенью состоится грандиозное событие: Ai Conf 2024 – первая прикладная конференция по Data Science.
Программа будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей IT, ECommerce, но и реальный сектор.
Основные темы конференции:
- звук, зрение, изображения
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- оптимизация использования железа и др.
До 15 июня принимаются заявки на доклады. Есть чем поделиться - подайте заявку https://tglink.io/44b4f48d80c3.
А 23 мая в 18:00 приглашаем на встречу докладчиков с программным комитетом, где обсудим какие темы будут актуальны на AI Conf. Встреча онлайн, регистрируйтесь на сайте!
Подробности о конфeренции AiConf 👉 https://tglink.io/a0f5deaa8d02
295 198
🖥 Так можно использовать API GPT-4o vision в Jupyter Notebook
Удобство Python и мощь GPT-4o.
GPT-4o распознаёт вводимые жесты и подбирает максимально подходящие по виду графики кривых и генерирует код.
Распознаются даже довольно сложные композиции из разных линий и текста.
▪Github
▪Подробнее в треде X (twitter)
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+1
🔥 Исследование «AlphaMath Almost Zero: process Supervision without process» — прорыв в области решения математических задач с помощью LLM
Недавние достижения в области LLM значительно расширили их способности к математическим рассуждениям. Однако эти модели все еще не справляются со сложными задачами, требующими множества шагов рассуждения, что часто приводит к логическим или числовым ошибкам.
В данном исследовании представляется инновационный подход, который устраняет необходимость в ручном аннотировании, при помощи фреймворка Monte Carlo Tree Search (MCTS) для автоматического контроля и оценки процесса.
В работе показано, что усовершенствование LLM с помощью MCTS значительно повышает эффективность модели при решении сложных математических задач.
В отличие от других методов, таких как Program-of-thought и Chain-of-thought, при использовании MCTS не требуется никаких готовых решений.
📎 Arxiv
🟡 Обсуждение в треде X
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+4
Ищем дата-сайентистов, которые буду создавать и улучшать ML-модели для банковских и небанковских сервисов.
Обещаем свободу в своей зоне ответственности и сильное комьюнити, в котором можно учиться. Никто не будет навязывать свои методы, трекать время и контролировать каждое действие.
Читай подробнее на сайте и оставляй резюме к вакансиям:
Data Scientist
ML-разработчик
ML-разработчик (LLM)
295 198
🌟 LibreChat — улучшенный свободный клон ChatGPT
LibreChat — open-source клон ChatGPT:
— предоставляет удобный API
— работает с Groq, GPT-4 Vision, Mistral, Bing, Anthropic, OpenRouter, Vertex AI, Gemini и другими моделями
— можно запустить полностью локально
Запуск локально:
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env
docker compose up -d295 198
+3
⚡ Zeus Новый инструмент экосистемы Pytorch
Глубокое обучение потребляет довольно много энергии.
Например, обучение одного 200B LLM на инстансах AWS p4d потребляет около 11,9 ГВт-ч (источник: CIDR 2024 keynote), это же количество энергии позволяет в одиночку обеспечивать энергией более тысячи домохозяйств в среднем по США в течение года.
📌 Zeus - это инструмент с открытым исходным кодом от Pytorch, для измерения и оптимизации энергопотребления рабочих нагрузок при обучении моделей.
- Cредства измерения энергопотребления графического процессора
- Несколько инструментов оптимизации энергопотребления, которые позволяют найти наилучшие конфигурации ML и/или GPU
Zeus может принести пользу тем, кто хотел бы:
- измерить и оптимизировать затраты на электроэнергию
- снизить тепловыделение GPU (за счет снижения энергопотребления)
▪Github
▪Подробнее
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Это круто!
ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Community Day на I’ML 2024: часть докладов доступна бесплатно 🔥
Онлайн-конференция по ML в продакшене I’ML 2024 впервые пройдет 21–22 мая онлайн. На ней будет Community Day — то есть бесплатный доступ к части докладов. Это хороший способ бесплатно поучаствовать в новой конференции, если не готовы купить билет.
В программу Community Day входит мастер-класс по построению RAG-приложения с использованием YaGPT, обсуждение перспектив LLM и 5 докладов. Все эти доклады и активности — для вас!
Общайтесь с коллегами во встроенном чате и переходите в дискуссии напрямую с сайта.
❗️Для участия в Community Day достаточно зарегистрироваться до 22 мая включительно.
А если хотите получить доступ ко всем докладам, используйте промокод
MACHINELEARNING. Он даст скидку на билет «Для частных лиц».
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446295 198
⚡️ Continue — open-source расширение для VS Code и продуктов JetBrains для удобного внедрения AI-чатботов в свои рабочие процессы
Continue помогает очень удобно организовать использование AI в таких рабочих задачах как:
— Объяснение отдельных мест кода
— Автодополнение, рефакторинг функций
— Получение ответов на вопросы о своей кодовой базе
— Быстрое использование документации (и просто отдельных файлов) в качестве контекста
— Быстрый запуск действий с помощью
/-команд
— Мгновенное объяснение ошибок прямо в терминале
Continue позволяет использовать подходящую LLM для работы, будь то открытый или закрытый исходный код, локальная или удаленная работа, использование чата или автозаполнения.
Можно очень гибко настроить расширение в соответствии с существующими рабочими процессами.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 198
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?
Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/c9KK
Реклама. ООО "Нетология" LatgBakJq
295 198
⚡️ Lobe Chat — open-source фреймворк ChatGPT/LLM
Поддерживает синтез речи, разные режимы и расширяемую (вызов функций) систему плагинов.
Позволяет реализовать развертывание в один клик частного чат-приложения OpenAI ChatGPT/Claude/Gemini/Groq/Ollama.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 198
🪄 Снова GoogleI , они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+5
⭐️ PaliGemma by Google is out! A family of 116 new models.
Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀
Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!
PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.
SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.
Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.
▪Блог: https://hf.co/blog/paligemma
▪Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
▪Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
295 198
🌟 Tabby — локальный аналог Copilot
Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.
Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса
Быстрый старт с Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
295 198
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
295 198
+4
🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее)
Google объявила конкурс Gemini API для разработчиков со следующим призовым фондом.
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
@ai_machinelearning_big_data
295 198
💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее!
У GEMINI контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o .
У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир».
- Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google:
Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом.
- Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой.
-Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни.
Агент может взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали.
- Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео.
Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты.
- Представлен Imagen 3 - самая совращения модель Google для генерации изображений.
- Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в поисковик
@ai_machinelearning_big_data295 198
🖥 А вот и ответ от Google
Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI.
https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk
@ai_machinelearning_big_data
