Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD

Сітка: Frontender's notes [ru]Росія33 353Технології та додатки6 673...

📈 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 19 667 підписників, посідаючи 6 673 місце в категорії Технології та додатки та 33 353 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 667 підписників.

За останніми даними від 08 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -100, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.46%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.46% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 467 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 877 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
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. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 09 листопада, 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.

19 667

Підписники

-724 години

-297 днів

-10030 днів

1 467

Перегляди допису

~ 87724 години

~ 1 05248 годин

7.46%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

19 667

🔦 IC-Light: Imposing Consistent Light IC-Light — проект по управлению освещением изображений. Внутри два типа моделей: модель изменения освещения с из тектовых промптов и модель изменения подсветки фона изображений. ▪️Github: https://github.com/lllyasviel/IC-Light ▪️Jupyter: https://github.com/camenduru/IC-Light-jupyter ▪️Demo: https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/IC-Light @Devsp — Подписаться

19 667

⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки. Deblur-GS неизменно обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, о чем свидетельствуют оценки, проведенные как на синтетических, так и на реальных наборах данных. ▪️Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS ▪️Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf ▪️Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/ @Devsp — Подписаться

19 667

😂Бывает) @Devsp — Подписаться

19 667

🌟 Introduction to Granite Code Models IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода. Модели Granite Code Base обучаются на токенах 3–4T кодовых данных и наборах данных естественного языка, связанных с кодом. Данные токенизируются посредством кодирования пар байтов (BPE) с использованием того же токенизатора, что и StarCoder. Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода. ▪Github: https://github.com/ibm-granite/granite-code-models ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.04324 ▪HF: https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-code-models-6624c5cec322e4c148c8b330 @Devsp — Подписаться

19 667

🔥 Хотите эффективно обеспечивать версионирование данных и моделей? Освойте систему DVC на открытом практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences и опытный руководитель команд. 💻 На вебинаре вы: - научитесь настраивать в git репозитории DVC и хранить артефакты на S3; - переключаться между версиями артефактов и загружать их во внешнее хранилище; - создавать воспроизводимые конвейеры обучения моделей с помощью DVC Pipelines. Встречаемся 14 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «MLOps». ⚡️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Yn0U/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

19 667

🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model AudioSeal - метод локализации речевых водяных знаков, обладающий высочайшей надежностью и скоростью обнаружения. Он совместно обучает генератор, который встраивает водяной знак в аудио, и детектор, который обнаруживает фрагменты с водяными знаками в более длинных аудиофайлах, даже при наличии редактирования. Audioseal оснащен быстрым однопроходным детектором, который значительно превосходит по скорости существующие модели: обнаружение происходит на два порядка быстрее, что делает его идеальным для крупномасштабных приложений, работающих в режиме реального времени. ▪Github: https://github.com/facebookresearch/audioseal ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17264 ▪Colab: https://colab.research.google.com/github/facebookresearch/audioseal/blob/master/examples/colab.ipynb ▪HF: https://huggingface.co/facebook/audioseal @Devsp — Подписаться

19 667

🧑‍💻StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation StarCoder2-Instruct - это первый полностью самонастраивающийся LLM-разработчик кода с помощью конвейера Hugging Face. Этот конвейер с открытым исходным кодом использует StarCoder2-15B для генерации тысяч пар инструкция-ответ, которые затем используются для точной настройки самого StarCoder-15B без каких-либо человеческих аннотаций или дистиллированных данных из огромных и проприетарных LLM. ▪️Blog: https://huggingface.co/blog/sc2-instruct ▪️Model: https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1 ▪️Dataset: https://huggingface.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k ▪️Code: https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align @Devsp — Подписаться

19 667

🔥 SDK для YandexGPT API При внедрении модели от Яндекса в свои проекты могут возникнуть некоторые проблемы: отсутствие официального SDK, множество способов авторизации, видов моделей и эндпоинтов API. Команда AllSee решила эти проблемы, а также рассказала, зачем YandexGPT, когда есть ChatGPT. Внутри готовый SDK для быстрой интеграции YandexGPT в любые python-приложения. 📝 Статья: https://habr.com/ru/articles/812979/ @Devsp — Подписаться

19 667

😎 OpenDevin OpenDevin, проект с открытым исходным кодом, целью которого является копирование Devin, автономного инженера-программиста с искусственным интеллектом, который способен выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах разработки программного обеспечения. Этот проект стремится воспроизвести, улучшить и внедрить Devin с помощью сообщества открытого исходного кода. ▪️GitHub ▪️Страничка OpenDevin @Devsp — Подписаться

19 667

⚡️Quivr — "Obsidian" с ИИ Quivr, ваш второй мозг, который использует возможности GenerativeAI в качестве вашего личного помощника. Даёт возможность легко делится своей базой знаний через публичную ссылку. Quivr работает в автономном режиме, поэтому вы можете получить доступ к своим данным в любое время и в любом месте. 🖥GitHub 🟡Страничка Quivr @Devsp — Подписаться

19 667

🌟OSWorld — среда для оценки мультимодальных AI-агентов OSWorld — это первая в своем роде масштабируемая среда для мультимодальных агентов, поддерживающая постановку задач, оценку на основе выполнения и интерактивное обучение в разных операционных системах. 🖥GitHub 🟡Arxiv @Devsp — Подписаться

19 667

🔥 Prometheus-Eval 🔥 Prometheus — это семейство языковых моделей с открытым исходным кодом, специализирующееся на оценке других языковых моделей. По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) - обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)! • Github: https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval • Paper: arxiv.org/abs/2405.01535 @Devsp — Подписаться

19 667

🚀 AI2 presents WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild WildChat представляет собой совокупность 1 миллиона реальных взаимодействий между пользователем и ChatGPT, характеризующихся широким спектром языков и разнообразием пользовательских подсказок. Он был создан путем предложения бесплатного доступа к ChatGPT и GPT-4 в обмен на согласованный сбор истории чата. Используя этот датасет, разработчики создали бота WildLlama-7b-user-assistant на базе Llama-2, который способен предсказывать как промптов пользователя, так и ответы, которые может выбрать Chatgpt. • proj: https://wildchat.allen.ai • abs: https://arxiv.org/abs/2405.01470 @Devsp — Подписаться

19 667

⭐️StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation StoryDiffusion - новый инструмент, для создания, последовательных историй: изображений и видео. Модель позволяет создавать комиксы в различных стилях, с акцентом на последовательное повествование и поддержание единого стиля окружения, персонажей и их одежды. Он может описывать текстовую историю с последовательными изображениями или видео, охватывающими богатое разнообразие контента. • Github: https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion • Paper: https://arxiv.org/abs/2405.01434 • Demo: https://storydiffusion.github.io @Devsp — Подписаться

19 667

🦙AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities For LLMs. AgentTuning - простой и эффективный метод расширения агентских возможностей для решения сложных задачи реального мира при сохранении всех возможностей ЛЛМ. AgentTuning содержит датасет 1866 высококачественных взаимодействий, предназначенных для улучшения работы ИИ-агентов в 6 различных реальных задачах. Результаты оценки показывают, что AgentTuning обеспечивает возможности агента LLM с надежным обобщением для невидимых задач агента, сохраняя при этом сильные общие языковые способности. 🖥Github: https://github.com/THUDM/AgentTuning 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12823 🤗 Model: https://huggingface.co/THUDM/agentlm-70b 🚀Dataset: https://huggingface.co/datasets/THUDM/AgentInstruct ⭐️Project: https://thudm.github.io/AgentTuning/ @Devsp — Подписаться

19 667

🛂 ConsistentID : Portrait Generation with Multimodal Fine-Grained Identity Preserving Consistent ID - новая модель, которая позволяет создавать различные персонализированные изображения для документов на основе текстовых промптов и исходного фото. ConsistentID включает в себя два ключевых компонента: мультимодальный генератор подсказок для лица, который объединяет черты лица, соответствующие описания лица и общий контекст лица для повышения точности деталей лица, а также сеть сохранения идентификаторов, оптимизированную с помощью стратегии локализации внимания к лицу, направленную на сохранение согласованности идентификаторов. • Github: https://github.com/JackAILab/ConsistentID • Paper: https://arxiv.org/abs/2404.16771 • Project: https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/ • Demo: http://consistentid.natapp1.cc/ @Devsp — Подписаться

19 667

👨 AG3D: Learning to Generate 3D Avatars from 2D Image Collections (ICCV 2023) AG3D - Фреймворк для генерации трехмерных аватаров из двумерных изображений. Метод фиксирует форму и деформацию тела и свободной одежды, используя целостный 3D-генератор и интегрируя эффективный и гибкий модуль артикуляции. 🖥Github: https://github.com/zj-dong/AG3D 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2305.02312 🚀Video: https://youtu.be/niP1YhJXEBE ⭐️Project: https://zj-dong.github.io/AG3D/ @Devsp — Подписаться

19 667

🛠 Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling SpokenNLP: официальный репозиторий кодовых баз широкого спектра исследовательских проектов, разработанных командой SpokenNLP Speech Lab, Alibaba Group. 🖥Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/spokennlp 📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11772v1.pdf 🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikisection @Devsp — Подписаться