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 399Технології та додатки6 684...

📈 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 19 659 підписників, посідаючи 6 684 місце в категорії Технології та додатки та 33 399 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 659 підписників.

За останніми даними від 09 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -107, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.48%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 4.48% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 471 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 881 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 10 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.

19 659

Підписники

-824 години

-297 днів

-10730 днів

1 471

Перегляди допису

~ 88124 години

~ 1 04048 годин

7.48%

Коефіцієнт залучення

~ 2

Дописів на день

Ads index

Архів дописів

19 659

⚡️ LongAnimateDiff, a text2video model for generating extended videos. Модель LongAnimateDiff обучена генерировать видео с переменным количеством кадров от 16 до 64 кадров. Эта модель совместима с исходной моделью AnimateDiff. Для достижения оптимальных результатов мы рекомендуем использовать шкалу движения 1,15. 🖥Code: https://github.com/Lightricks/LongAnimateDiff 🎓HF: https://huggingface.co/spaces/Lightricks/LongAnimateDiff @Devsp — Подписаться

19 659

❓Хотите стать экспертом в архитектуре Clickhouse всего за несколько часов - и совершенно бесплатно? 🔍 Присоединяйтесь к уникальному практическому занятию от OTUS, и исследуйте вдоль и поперек все аспекты Clickhouse в прямом эфире с признанным специалистом! Откройте для себя мир: 1. Колоночного хранения данных 2. Векторных запросов 3. Масштабируемости и надежности 4. Оптимизации для последних поколений оборудования 5. Гибких индексов, адаптированных к вашим нуждам 💡Не упустите шанс расширить свои знания и навыки, которые помогут вам выделиться на рынке работы. Все это в компании единомышленников и коллег по учебе! ⏰ Запишите дату и время - 21 марта в 20:00 по МСК. Станьте частью эксклюзивного курса «NoSQL» от OTUS. У нас даже предусмотрена рассрочка на обучение! ✅ Нажмите на ссылку и пройдите короткий тест, чтобы забронировать свое место на бесплатном уроке и получить доступ к записи! Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

19 659

✔️ AIJack: Security and Privacy Risk Simulator for Machine Learning AIJack — это простой в использовании инструмент моделирования с открытым исходным кодом для проверки безопасности вашей системы искусственного интеллекта от угонщиков. Он предоставляет передовые методы безопасности, такие как дифференциальная конфиденциальность, гомоморфное шифрование, K-анонимность и федеративное обучение, чтобы гарантировать защиту вашего ИИ. 🖥Code: https://github.com/Koukyosyumei/AIJack 📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.17667v1 ⚡️Docs: https://koukyosyumei.github.io/AIJack/ @Devsp — Подписаться

19 659

⚡️ MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models MotionDirector может настраивать модели распространения текста в видео для создания видеороликов с желаемыми движениями. 🖥Github: https://github.com/showlab/MotionDirector 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.08465 ⭐️Project: showlab.github.io/MotionDirector/ @Devsp — Подписаться

19 659

😅У вас тоже такое бывает? @Devsp — Подписаться

19 659

🤓Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control Было показано, что большие языковые модели (LLM) демонстрируют широкий спектр возможностей, таких как написание кода робота из языковых команд, что позволяет неспециалистам управлять поведением роботов, изменять их на основе обратной связи или составлять их для выполнения новых задач. Однако эти возможности (обеспечиваемые контекстным обучением) ограничены краткосрочными взаимодействиями, при которых отзывы пользователей остаются актуальными только до тех пор, пока они соответствуют размеру контекста LLM, и могут быть забыты при длительных взаимодействиях. В этой работе мы изучаем тонкую настройку LLM для написания кода роботами, чтобы запомнить их контекстное взаимодействие и улучшить их обучаемость. ▪proj: https://robot-teaching.github.io ▪paper: https://arxiv.org/abs/2402.11450 ▪code: https://colab.research.google.com/drive/1YcRN_kklw3cVVJNvgK_IEV6nDce9EJWK @Devsp — Подписаться

19 659

😍 PeRFlow: Piecewise Rectified Flow as Universal Plug-and-Play Accelerator Rectified Flow — многообещающий способ ускорения предварительно обученных диффузионных моделей. Новая модель изучает кусочно-линейный вероятностный поток, который может эффективно генерировать высококачественные изображения всего за 4 шага, называемый кусочно-выпрямленным потоком (PerFlow). ▪Github ▪Project @Devsp — Подписаться

19 659

🚀 GPM AdTech Challenge от «Газпром-Медиа» и Getintent Когда: 18-30 марта Формат: гибридный Призовой фонд: 1 000 000 рублей Ты можешь стать победителем независимо от своего технического бэкграунда. Выбирай один из трех треков, создавай прототип и выигрывай 1 000 000 рублей. Регистрация до 13 марта: https://cnrlink.com/gpmdsml 🎙 Frontend Мeetup от Росбанка Когда: 22 марта Формат: очный, Казань Вас ждут доклады специалистов Росбанка, СберМаркета и VK Добра. Авторы лучших вопросов получат мерч. Регистрация до 18 марта: https://cnrlink.com/rbkazandsml 💢 «Халява, приди!»‎ от Codenrock Когда: весь март Формат: онлайн Реши несложные, но увлекательные задачи по программированию и получи возможность стать обладателем промокода на любой маркетплейс. Это ли не халява? Регистрация до 20 марта: https://cnrlink.com/halyavadsml Реклама. ООО "ЦУКЕР СТУДИЯ". ИНН 7751071015. erid: LjN8JyzST

19 659

🏎 TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image TripoSR, современной модели с открытым исходным кодом для быстрой 3D-реконструкции с прямой связью из одного изображения, совместно разработанной Tripo AI и Stability AI. Используя принципы Большой модели реконструкции (LRM), TripoSR предлагает ключевые достижения, которые значительно повышают скорость и качество 3D-реконструкции. ▪page: https://tripo3d.ai ▪paper: https://drive.google.com/file/d/1LWlZPT2aASi9jHiGVhDSr4YCTANoFW5t/view ▪code: https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR @Devsp — Подписаться

19 659

Не получается найти классную работу на удаленке, сидишь каждый день и смотришь вакансии? @TopSelectionWeb3 поможет тебе вырасти как специалисту 💼 Приходи на еженедельный разбор профилей LinkedIn в прямом эфире, от победителя Binance Хакатон 💼 Как всегда поделимся секретами чтобы ваш профиль привлекал жирные офферы. И, конечно же, будем разбирать настоящие профили в прямом эфире. 📆 Дата: 10 марта (вс) в 14:00 по мск А также совсем скоро 14 марта, @TopSelectionWeb3 раскроет секреты, как кратно увеличить свой доход, работая в Web3/блокчейн-проектах. Приходи и начинай зарабатывать в Web3 вместе с нашей дружной аудиторией Если хотите разбор своего кейса, то кидайте свои LinkedIn в комментарии под последним постом

19 659

🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models В этой статье мы представляем StyleTTS 2, модель преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с помощью больших моделей речевого языка (SLM) для достижения синтеза TTS на человеческом уровне. StyleTTS 2 отличается от своего предшественника тем, что моделирует стили как скрытую случайную величину с помощью моделей диффузии, чтобы генерировать наиболее подходящий стиль для текста, не требуя эталонной речи, достигая эффективной скрытой диффузии, одновременно используя разнообразный синтез речи, предлагаемый моделями диффузии. 🖥Github: https://github.com/yl4579/StyleTTS2 🔥Colab: https://colab.research.google.com/github/yl4579/StyleTTS2/blob/main/ ⚡️Demo: https://huggingface.co/spaces/styletts2/styletts2 📚Paper: https://arxiv.org/abs/2306.07691 🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive 🥩Page: styletts2.github.io @Devsp — Подписаться

19 659

🖥 Self-conditioned Image Generation via Generating Representations Набор данных ImageNet содержит 14 197 122 аннотированных изображения в соответствии с иерархией WordNet. С 2010 года набор данных используется в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), эталоне в классификации изображений и обнаружении объектов. Публично опубликованный набор данных содержит набор обучающих изображений, аннотированных вручную. 🖥Github: https://github.com/LTH14/rcg 📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 🌟 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet @Devsp — Подписаться

19 659

🖼 Differential Diffusion: Giving Each Pixel Its Strength В этом документе представлена новая структура, которая позволяет настраивать количество изменений на пиксель или на область изображения . Нашу структуру можно интегрировать в любую существующую модель распространения, дополнив ее этой возможностью. Такой детальный контроль над количеством изменений открывает широкий спектр новых возможностей редактирования, таких как контроль степени изменения отдельных объектов или возможность вводить постепенные пространственные изменения. ▪code: github.com/exx8/differential-diffusion ▪page: differential-diffusion.github.io ▪paper: arxiv.org/abs/2306.00950 @Devsp — Подписаться

19 659

Представляем первый коммерческий релиз СУБД SoQoL! SoQoL — это инновационная российская СУБД, созданная с нуля на основе новейших достижений, потребностей рынка, глубоких научных знаний и богатого опыта команды экспертов в области разработки программного обеспечения. СУБД SoQoL не имеет ограничений специализированных СУБД и: 🔵 работает с большими дисковыми массивами данных; 🔵 реализует все требования ACID без исключений; 🔵 предоставляет различные уровни изоляции транзакций; 🔵 и конечно же поддерживает хорошо знакомый пользователям стандарт ANSI SQL. СУБД SoQoL представляет собой транзакционную систему управления базами данных с производительностью, кратно превосходящей ведущие системы, как на рынке России, так и за его пределами. Больше информации о СУБД SoQoL: https://tglink.io/484746807edf?erid=LjN8K4R3k

19 659

🚀 ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models Новый фреймворк предназначенный для диффузионных моделей (например, SD) для создания изображений с любым разрешением и соотношением сторон. В отличие от других методов генерации с заданным разрешениями, которые обрабатывают изображения с последующей обработкой, ResAdapter напрямую генерирует изображения с заданным разрешением. ▪page: https://res-adapter.github.io ▪paper: https://arxiv.org/abs/2403.02084 ▪code: https://github.com/bytedance/res-adapter @Devsp — Подписаться

19 659

🪄 MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model MagicAnimate стремится анимировать эталонное изображение, придерживаясь последовательностей движений с временной согласованностью. 🖥Github: https://github.com/magic-research/magic-animate 🔥HF: https://huggingface.co/spaces/zcxu-eric/magicanimate 📚Paper: arxiv.org/abs/2311.16498 🌟 Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/MagicAnimate-colab/blob/main/MagicAnimate_colab.ipynb 🥩Page: https://showlab.github.io/magicanimate/ @Devsp — Подписаться

19 659

Поговорим про деньги в IT? Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные офферы. Пройти опрос можно здесь

19 659

🥇 TokenCompose, a text-to-image latent diffusion model trained with fine-grained grounding objectives TokenCompose, модель латентной диффузии текста в изображение, которая достигает высокого фотореализма. 🖥Code: https://github.com/mlpc-ucsd/TokenCompose 🏆Website: https://mlpc-ucsd.github.io/TokenCompose/ 📚Paper: https://huggingface.co/papers/2312.03626 @Devsp — Подписаться

19 659

🤔Как разработчику эффективно работать с MongoDB, чтобы избежать проблем, связанных с производительностью, безопасностью, отладкой и управлением проектом? 🔥 Узнайте на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом разберете Aggregation Framework: зачем он нужен, основные возможности и ограничения. ✅ Встречаемся 11 марта в 20:00 МСК в рамках курса «NoSQL». Доступна рассрочка на обучение! 👉🏻 Чтобы посетить бесплатный урок и получить запись, прямо сейчас пройдите небольшой тест