Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Data Science | Machinelearning [ru]
Відкрити в Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science | Machinelearning [ru]
Канал Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 007 підписників, посідаючи 6 722 місце в категорії Технології та додатки та 33 717 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 007 підписників.
За останніми даними від 20 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -78, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.57%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.82% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 715 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 765 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 21 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.
20 007
Підписники
-1024 години
-467 днів
-7830 день
Архів дописів
☕️ Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation
Новый трансформер скрытой диффузии Latte, для генерации видео.
Latte сначала извлекает пространственно-временные маркеры из входных видео, а затем использует серию блоков-трансформеров для генерации видео в скрытом пространстве.
Latte дает ценную информацию для будущих исследований по включению Трансформеров в модели диффузии для генерации видео.
▪️Github
▪️Project
▪️Paper
@Devsp — Подписаться
Авито ищет аналитиков — получить оффер можно за одни выходные!
Вот, что ждет вас на позиции:
— зарплата от 200 до 480 тысяч рублей в зависимости от грейда;
— расширенный ДМС, компенсация питания и другие бонусы;
— формат работы на выбор: офис или удаленка;
— возможность поучаствовать в разработке новых продуктов — обучать модели, делать прогнозы, экспериментировать и автоматизировать.
Авито — это про карьерное развитие и комфортные условия. Регистрируйтесь на Weekend Offer до 4 апреля: https://u.to/nweIIA
🌊 LaVague: automate automation with Large Action Model framework
LaVague — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации рутинных задач от имени своих пользователей.
▪Github: https://github.com/lavague-ai/LaVague
▪Docs: https://docs.lavague.ai/en/latest/docs/
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/lavague-ai/LaVague/blob/main/docs/docs/get-started/quick-tour.ipynb
@Devsp — Подписаться
⁉️ Что такое языковое моделирование и как с ним работать в машинном обучении?
💻 Расскажет Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы:
— узнаете, что такое языковое моделирование и зачем в NLP используют языковые модели;
— рассмотрите основные языковые модели: от простейших статистических до самых мощных трансформерных архитектур, таких как GPT;
— получите ответы на все вопросы по теме.
📌 Встречаемся 1 апреля в 18:00 мск в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)». Доступна рассрочка на обучение!
🔴 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/Vrc8/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🐬 ShareGPT4V:Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions
В сфере больших мультимодальных моделей (LMM) эффективное согласование модальностей имеет решающее значение, но часто ограничивается нехваткой высококачественных данных изображения и текста.
Чтобы устранить это узкое место, мы представляем набор данных ShareGPT4V, новаторский крупномасштабный ресурс, содержащий 1,2 миллиона высокоописательных подписей, который превосходит существующие наборы данных по разнообразию и информативности, охватывая мировые знания, свойства объектов, пространственные отношения и эстетические оценки.
ShareGPT4V создан на основе 100 тысяч высококачественных подписей, собранных с помощью усовершенствованного GPT4-Vision, и был расширен до 1,2 миллиона с помощью превосходной модели подписей, обученной на этом подмножестве.
🖥Code: https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/tree/main/projects/ShareGPT4V
🦾 Project: https://sharegpt4v.github.io/
⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/Lin-Chen/ShareGPT4V-7B
📚Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.12793.pdf
🔗Dataset: https://huggingface.co/datasets/Lin-Chen/ShareGPT4V
@Devsp — Подписаться
🎓 OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement
Автономное взаимодействие с компьютером уже давно является проблемой с огромным потенциалом, а недавнее распространение больших языковых моделей (LLM) заметно ускорило прогресс в создании цифровых агентов.
Однако большинство этих агентов предназначены для взаимодействия с узкой областью, например с конкретным программным обеспечением или веб-сайтом.
OS-Copilot - это новаторская основа для создания универсальных компьютерных агентов, которая обеспечивает единый интерфейс для взаимодействия приложений в экосистеме ОС.
Самосовершенствующийся помощник с искусственным интеллектом, способного решать общие компьютерные задачи.
Агент может взаимодействовать со всеми элементами операционной системы (ОС), включая работу в сети, написание кода, работу с файлами и мультимедиа, работу различными сторонними приложениями.
▪️Github
▪️Project
▪️Статья
@Devsp — Подписаться
Друзья! Получите одну из самых востребованных IT профессий. 1 апреля начинается курс “AI в 2024 году: создание и работа с нейронными сетями"
Первые 2 потока ведет автор курса — Артур Сапрыкин www.arthursaprykin.ru
Что внутри курса?
- создание нейронных сетей для выполнения практических задач
- решение типичных проблем при обучении сетей
- продвинутые архитектуры нейронных сетей и их применение в Data Science
Курс будет полезен, если вы:
- Аналитик данных и хотите освоить продвинутые инструменты, чтобы выйти на новый уровень
- Разработчик с опытом программирования и хотите применить свои знания в новой области
- Студент или Junior и хотите освоить машинное обучение для старта карьеры в ML
- Руководитель IT-проектов и хотите лидировать современные бизнес-процессы
Что вы получите?
🏆 Сертификат/удостоверение о повышении квалификации
🏆 Рекомендации и помощь в трудоустройстве успешным ученикам
Академия Кодебай
образовательный центр
для IT-профессионалов
@Codeby_Academy
84994441750
🖼 One-Step Image Translation with Text-to-Image Models
CycleGAN-Turbo — общий метод адаптации одношаговой диффузионной модели, такой как SD-Turbo, к новым задачам и областям посредством состязательного обучения.
Это позволяет нам использовать внутренние знания предварительно обученных моделей диффузии, одновременно достигая эффективного вывода.
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.12036
▪Code: https://github.com/GaParmar/img2img-turbo
▪Demo: http://huggingface.co/spaces/gparmar/img2img-turbo-sketch
@Devsp — Подписаться
⁉️ Как повысить производительность Spark? С помощью оптимизатора запросов Catalyst!
О том, как работать с Catalyst, – мы поговорим на открытом вебинаре «Раскрытие мощности Apache Spark: Погружение в оптимизатор запросов Catalyst».
Урок проведёт Андрей Чучалов, опытный специалист по технологиям на базе JVM и большим данным.
💻 Вы узнаете:
— Каким образом Catalyst повышает производительность Spark
— Из чего состоит архитектура Catalyst
— Каким образом Catalyst обеспечивает расширяемость и настройку
— Какие препятствия и ограничения возникают при работе с Catalyst
После вебинара можно записаться на курс «Spark Developer». Курс доступен для приобретения в рассрочку.
🔛 Начало: 28 марта, 20:00 МСК
🟣 Записаться на событие - https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🧬 Evolving New Foundation Models: Unleashing the Power of Automating Model Development
Мы представляем новое применение эволюционных алгоритмов для автоматизации создания мощных базовых моделей.
Хотя слияние моделей стало многообещающим подходом для развития LLM из-за его экономической эффективности, в настоящее время оно опирается на человеческую интуицию и знание предметной области, что ограничивает его потенциал.
Авторы используют эволюционные алгоритмы для поиска лучших способов объединения моделей с открытым исходным кодом для автоматического создания новых мощных моделей с заданными пользователем возможностями!
▪Blog: https://sakana.ai/evolutionary-model-merge/
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.13187
@Devsp — Подписаться
😁Когда тебя завлекают на роботу программистом)
@Devsp — Подписаться
🎧Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective Multimodal Transformer model
Эта платформа уникальным образом использует функции видео в качестве входных данных для создания соответствующей музыки с использованием архитектуры Transformer.
Используя передовые технологии, наша система призвана предоставить создателям видео простое и эффективное решение для создания индивидуальной фоновой музыки.
🖥 Github: https://github.com/amaai-lab/video2music
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.00968v1
⏩Demo: https://llmrec.github.io/
🌐 Dataset: https://zenodo.org/records/10057093
@Devsp — Подписаться
🏆 LLaMA2-Accessory: An Open-source Toolkit for LLM Development
LLaMA2-Accessory — это набор инструментов с открытым исходным кодом для предварительного обучения, точной настройки и развертывания моделей большого языка (LLM) и мультимодальных LLM.
🐱 Github: https://github.com/alpha-vllm/llama2-accessory
🚀 Demo: http://imagebind-llm.opengvlab.com/
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.07575v1
⏩Project: llama2-accessory.readthedocs.io/
⭐Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vsr
@Devsp — Подписаться
🔊 Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models
Qwen-Audio — это мультимодальная версия большой серии моделей Qwen, предложенной Alibaba Cloud. Qwen-Audio принимает разнообразный звук (человеческую речь, естественный звук, музыку и песни) и текст в качестве входных данных и выводит текст.
🐱 Github: https://github.com/qwenlm/qwen-audio
🚀 Demo: https://qwen-audio.github.io/Qwen-Audio/
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.07919v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vocalsound
@Devsp — Подписаться
🪴 SceneScript: an AI model and method
to understand and describe 3D spaces
SceneScript — это метод представления и определения геометрии сцены
с использованием авторегрессионной структурированной языковой модели и сквозного обучения.
SceneScript использует тот же метод прогнозирования следующего токена, что и модели на большом языке. Это дает моделям ИИ словарный запас, необходимый для рассуждений о физических пространствах.
▪Paper
▪Project
▪Dataset
@Devsp — Подписаться
📢 𝐕𝐨𝐢𝐜𝐞𝐂𝐫𝐚𝐟𝐭: Zero-Shot Speech Editing and Text-to-Speech in the Wild🪄
VoiceCraft — это языковая модель нейронного кодека, заполняющая токены, которая обеспечивает высочайшую производительность как при редактировании речи, так и при преобразовании текста в речь (TTS) с нулевым количеством кадров для реальных данных, включая аудиокниги, интернет-видео и подкасты.
Чтобы клонировать или редактировать невидимый голос, VoiceCraft требуется всего несколько секунд справки.
▪Github
▪Paper
▪Project
@Devsp — Подписаться
🚀 Откройте двери в мир машинного обучения и узнайте, что нужно знать новичкам, и профессионалам!
Отус приглашает 27 марта в 18:00 по мск на бесплатный вебинар «Расставим точки над ML».
Вебинар является частью полноценного онлайн-курса «Специализация Machine Learning».
💪 Спикером выступит: Мария Тихонова – PhD in Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
На вебинаре вы:
✅ познакомитесь с ML и узнаете, чем оно отличается от классического программирования;
✅ посмотрите, какие задачи есть в ML;
✅ решите на практике одну из задач - научите компьютер определять, что изображено на картинке.
➡ Регистрация на вебинар: https://otus.pw/QIc9/
Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам которые хотят перейти в Data Science
- Начинающим дата-сайентистам и специалиста по машинному обучению, желающим углубиться в профессию
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
- Кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать
Записывайтесь сейчас, а мы потом напомним. Участие бесплатно.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🖼 One-Step Image Translation with Text-to-Image Models
Модели CycleGAN-Turbo и pix2pix-turbo могут выполнять различные задачи перевода изображения в изображение как для парных, так и для непарных настроек.
CycleGAN-Turbo превосходит существующие методы на основе GAN и диффузии, а pix2pix-Turbo находится на одном уровне с недавними работами, такими как ControlNet для Sketch2Photo и Edge2Image, но с одношаговым выводом.
▪️Paper: https://arxiv.org/abs/2403.12036
▪️Code: https://github.com/GaParmar/img2img-turbo
▪️Demo: http://huggingface.co/spaces/gparmar/img2img-turbo-sketch
@Devsp — Подписаться
🔥 Нужны примеры кода, и настройка работы с API ChatGPT?
Если вы интересуетесь актуальными техниками промпт-инжиниринга и хотите внедрять ChatGPT в бизнес-процессы – приглашаем на открытый вебинар
«Промптинг языковых моделей и ChatGPT: продвинутые техники»
— Узнаете какие существуют техники промптинга для языковых моделей
— Поймёте, как работать с API ChatGPT
— Познакомитесь с возможностями ChatGPT в реализации агентов
— Увидите примеры кода для работы с агентами
📊 Урок проведёт Александр Брут-Бруляко. Занимается исследованиями с фокусом на персонализацию коммуникаций в СБЕР Neurolab.
Начало: 25 марта, 20:00 МСК
После вебинара можно записаться на курс «Natural Language Processing (NLP)». Курс доступен для приобретения в рассрочку.
🔴 Записаться на событие - https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🪄 InternLM-XComposer
MORL-Baselines — это библиотека алгоритмов многоцелевого обучения с подкреплением (MORL).
Цель этого репозитория — содержать надежные реализации алгоритмов MORL в PyTorch.
🖥Code: https://github.com/lucasalegre/morl-baselines
🦾 Project: lucasalegre.github.io/morl-baselines
🖥Colab: https://colab.research.google.com/drive/1ByjuUp8-CJeh1giPOACqPGiglPxDnlSq?usp=sharing
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12495v1
🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mo-gymnasium
@Devsp — Подписаться
