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
🚀 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
🪄 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
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
🥇 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
🤔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
📈 PromptBench: A Unified Library for Evaluating and Understanding Large Language Models.
PromptBench - это основанный на Pytorch пакет Python для оценки больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет удобные API для исследователей, чтобы проводить оценку LLM.
🖥Code: https://github.com/microsoft/promptbench
🌟Docs: https://promptbench.readthedocs.io/en/latest/
📚Paper: https://arxiv.org/abs/2312.07910v1
⚡️Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
@Devsp — Подписаться
⚡️ UDiffText: A Unified Framework for High-quality Text Synthesis in Arbitrary Images via Character-aware Diffusion Models ✒ Colab 🥳
UDiffText: Единая платформа для высококачественной генерации текста на изображениях с помощью моделей диффузии.
🖥code: https://github.com/ZYM-PKU/UDiffText
⚡️page: https://udifftext.github.io
📚paper: https://arxiv.org/abs/2312.04884
🔥colab: https://github.com/camenduru/UDiffText-colab
@Devsp — Подписаться
🔊Amphion: An Open-Source Audio, Music, and Speech Generation Toolkit
Amphion — набор инструментов для создания аудио, музыки и речи. Его цель — поддержать воспроизводимые исследования и помочь младшим исследователям и инженерам начать работу в области исследований и разработок в области аудио, музыки и генерации речи. Amphion предлагает уникальную функцию: визуализацию классических моделей или архитектур.
🖥GitHub: https://github.com/open-mmlab/Amphion
📚Paper: arxiv.org/abs/2312.09911
🥩HF: https://huggingface.co/amphion
@Devsp — Подписаться
📽 Модель YandexGPT, которая пересказывает видео
В этой статье специалисты Яндекса рассказали, как внедрили в Браузер пересказ видео любой длины от нейросети. В материале привели полный пайплайн решения, рассказали о реализации с технической и с точки зрения UX продукта и разобрали причины, почему модель YandexGPT, заточенная под суммаризацию статей, не подходит для пересказа видео.
✍️ Habr: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/795397/
@Devsp — Подписаться
😂 Когда реально понял что такое скорость
@Devsp — Подписаться
🧐FIND: Interface Foundation Models' Embeddings
FIND может встраивать DD в модели IN- интерфейса Foundation в чередующееся общее пространство внедрения.
🖥Code: https://github.com/UX-Decoder/FIND
🎓Demo: http://find.xyzou.net/
🔮Project Page: https://x-decoder-vl.github.io
🥩Demo: http://find.xyzou.net
📚ArXiv: https://arxiv.org/pdf/2312.07532.pdf
@Devsp — Подписаться
⚡️ MotionCtrl: A Unified and Flexible Motion Controller for Video Generation
MotionCtrl может независимо управлять сложным движением камеры и движением объектов в созданных видео, используя только унифицированную модель.
🖥Code: https://github.com/TencentARC/MotionCtrl
🎓Colab: https://github.com/camenduru/MotionCtrl-colab
🔮Project Page: https://openxlab.org.cn/apps/detail/camenduru/MotionCtrl
📚ArXiv: https://arxiv.org/abs/2312.03641
@Devsp — Подписаться
⭐️ComfyUI-3D-Pack
Обширный набор узлов, который позволяет ComfyUI обрабатывать 3D-входы (сетки и UV-текстуры и т. д.) с использованием передовых алгоритмов (3DGS, NeRF и т. д.).
▪ComfyUI-3D-Pack: https://github.com/MrForExample/ComfyUI-3D-Pack
▪TGS: https://github.com/VAST-AI-Research/TriplaneGaussian
@Devsp — Подписаться
🧮 OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset
OpenMathInstruct-1 — это набор данных для настройки математических инструкций, содержащий 1,8 миллиона пар «задача-решение», созданный с использованием лицензированной модели Mixtral-8x7B.
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/OpenMathInstruct-1
▪Paper: https://huggingface.co/papers/2402.10176
@Devsp — Подписаться
🫥 Конференция UNION ALL: объединяем экспертов и дата-технологии
📆 20 марта, онлайн и офлайн (Москва, «Синема Парк Мосфильм»)
Большая конференция, на которой поговорим о работе с данными и о цифровой трансформации.
Приглашённые эксперты отрасли поделятся практическим опытом построения [ТХ1] дата-проектов в облаке — от создания корпоративных хранилищ данных в облаке до построения систем скоростной аналитики.
Также обсудим:
⏺ возможности работы с YandexGPT и запуск собственных ML-моделей;
⏺ безопасное хранение данных в облаке;
⏺ актуальные новости о сервисе для визуализации данных DataLens.
А ещё будет секретный доклад, зоны для нетворкинга, чат-бот для бизнес-знакомств, стильный мерч и афтепати.
Можно участвовать онлайн и офлайн.
📌 Участвую
🧐Enhancing Video Super-Resolution via Implicit Resampling-based Alignment
Video Super-Resolution — это задача компьютерного зрения, целью которой является увеличение разрешения видеопоследовательности, обычно от более низкого разрешения к более высокому. Цель состоит в том, чтобы генерировать видеокадры с высоким разрешением из входных данных с низким разрешением, улучшая общее качество видео.
🖥Github: https://github.com/kai422/iart
📕Paper: https://github.com/kai422/IART/blob/main/arxiv.pdf
🔥Datasets: https://paperswithcode.com/task/video-super-resolution
@Devsp — Подписаться
Почему стоит зарегистрироваться на GitVerse?
Разработчикам теперь доступна GitVerse – новая российская платформа от СберТеха для работы с исходным кодом.
Сервис позволяет бесплатно создавать проекты с открытым и закрытым кодом, приглашать новых участников и общаться с единомышленниками в ИТ-сообществе.
- Привлекайте соавторов для разработки и развития своего проекта с открытым исходным кодом.
- Разрешайте вносить изменения в репозиторий, получайте запросы на слияние и объединяйте ветки.
- Проверяйте и комментируйте код, объединяйте изменения.
- Оптимизируйте рабочий процесс: назначайте ответственных за ревью и отслеживайте результат.
- Переносите репозитории с других платформ и храните код в надежном месте.
Переходите на новый уровень разработки с GitVerse.
Зарегистрируйтесь и начните совместную работу над проектом уже сейчас.
🗣 EasyKV
EasyKV — это пакет Pytorch, предназначенный для вывода генеративной языковой модели с ограничением кэша ключей.
🖥Github: https://github.com/drsy/easykv
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2402.06262v1.pdf
🔥Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/webtext
@Devsp — Подписаться
Что такое BI-платформы и как аналитику с ними работать?
Расскажет Роман Козлов — ведущий аналитик в ГКУ «Новые технологии управления». Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где вы разберете:
- определение и признаки BI-систем;
- задачи BI-систем;
- тренды развития;
- лидеры рынка vs Open-source.
После урока вы сможете выбрать BI-платформу в зависимости от поставленных задач.
Занятие пройдёт 5 марта в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «BI-аналитика». Доступна рассрочка на обучение!
Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/QIc9/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🎛 TIA Toolbox
TIAToolbox — это набор инструментов для вычислительной патологии, разработанный TIA Center, который предоставляет комплексный API для анализа изображений патологии с использованием лучших практик. Он основан на PyTorch , популярной платформе глубокого обучения, которая обеспечивает эффективную и гибкую реализацию самых современных алгоритмов. TIAToolbox поддерживает множество функций через интерфейс командной строки и может интегрироваться со стандартными модулями PyTorch. Он также предлагает инструменты для загрузки данных, предварительной обработки, вывода модели, постобработки и визуализации.
🖥Github: https://github.com/tissueimageanalytics/tiatoolbox
📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2402.09990v1.pdf
✨Tasks: https://paperswithcode.com/task/whole-slide-images
@Devsp — Подписаться
