Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Machinelearning
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Machinelearning analitikasi
Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 294 814 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 332-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 277-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 294 814 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 463 ga, so‘nggi 24 soatda esa -216 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.82% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.40% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 058 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 15 914 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 179 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent openai, claude, api, gemini, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
294 814
Obunachilar
-21624 soatlar
-1 5507 kunlar
-6 46330 kunlar
Postlar arxiv
294 802
🪄 MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model
Высокоточная временно-согласованная анимация изображений человека с использованием диффузионной модели.
🖥 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/
@ai_machinelearning_big_data
294 802
🦾 StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
Новая модель
StyleTTS 2 для преобразования текста в речь (TTS), которая использует диффузию стилей и состязательное обучение с большими моделями языка речи (SLM) для достижения синтеза речь на человеческом уровне.
StyleTTS 2 отличается от своих предшественников тем, что моделирует стили как скрытую случайную переменную с помощью диффузионных моделей для генерации наиболее подходящего стиля для текста, без эталонных примеров.
В данной работе впервые достигнут синтез TTS на человеческом уровне как на одноязычных, так и на многоязычных наборах данных.
🖥 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.io294 802
🔥 Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation
Модели Seamless получили обновления и доступны для использования.
Новая веха в исследованиях в области бесшовной коммуникации и пеервода - семейство моделей перевода на основе искусственного интеллекта, которые сохраняют выразительность и обеспечивают потоковый перевод практически в режиме реального времени.
🔥Hugging face demo: https://huggingface.co/collections/facebook/seamless-communication-6568d486ef451c6ba62c7724
⚡️ BLog: https://ai.meta.com/blog/seamless-communication/
📚 Paper: https://scontent.fbkk5-5.fna.fbcdn.net
🌟 Demo: https://seamless.metademolab.com/expressive
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/seamless_communication
@ai_machinelearning_big_data
294 802
🪞 Visual Anagrams: Generating Multi-View Optical Illusions with Diffusion Models
Это самая крутая работа диффузии, за последнее время! Она генерирует визуальные анаграммы - тип оптической иллюзии, когда изображение выглядит как одно, но при трансформации меняет вид.
Метод работает с любыми ортогональными матрицами преобразования, которые, к счастью, включают вращение и перестановку (пазлы).
Интуитивно понятно, что метод сначала инвертирует шум от нескольких преобразований изображения (с разными текстовыми промптами), а затем усредняет их.
После диффузии усредненного шума, результирующее изображение превращается в анаграмму, соответствующую тексту в разных ракурсах.
При этом требуется совсем немного вычислений, используется предварительно обученная стабильная диффузия.
Простая, элегантная техника для непрофессионалов, позволяющая создавать интересные произведения искусства!
🖥 Code: https://github.com/dangeng/visual_anagrams
🌟 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1hCvJR5GsQrhH1ceDjdbzLG8y6m2UdJ6l?usp=sharing
🔥 Project: https://dangeng.github.io/visual_anagrams/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.17919
@ai_machinelearning_big_data
294 802
Приглашаем на главное BI-событие декабря — Yandex DataLens Festival!
В этом году будет ещё интереснее! Вас ждут 2 недели полезного контента от экспертов:
⭐️ Yandex Cloud. Как построить аналитику в облаке
⭐️ MAXIMUM Education. Как переезд с Power BI расширил число пользователей аналитики
⭐️ Ренессанс Страхование. Как построить систему знаний и обучения BI
⭐️ CARCADE. Как организовать работу 1000 пользователей BI в финсекторе
⭐️ YCLIENTS. Как анализировать работу команды разработки
⭐️ Reveal the Data aka Роман Бунин. Сколько живёт дашборд и как увеличить время его жизни
Помимо этого, ведущие разработчики DataLens и YTsaurus поделятся рецептами, как готовить опенсорс, а именно:
🛠 как развернуть у себя
🛠 как кастомизировать UI
🛠 как настроить базовую аутентификацию
🛠 как интегрировать с YTsaurus
Будет много нетворкинга — разберём вопросы на Q&A-сессии и пообщаемся вживую на афтерпати. Ну и какой фестиваль без конкурсов и сюрпризов 🎁
Участие бесплатное, нужно только ➡️ зарегистрироваться
294 802
⭐️ LEDITS++: Limitless Image Editing using Text-to-Image Models
LEDITS++ модель, которая выводит редактирование изображений текcтом на новый уровень.
LEDITS++:
- быстрый 🚀
- универсальный 🎨
- привязывает изменения к соответствующим областям 🎑
- не зависит от архитектуры ⚙️
🖥 Code: https://huggingface.co/spaces/editing-images/leditsplusplus/tree/main
🔥 Project: https://leditsplusplus-project.static.hf.space/index.html
🦾 Demo: https://huggingface.co/spaces/editing-images/leditsplusplus
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16711
@ai_machinelearning_big_data
294 802
Нейросетевой мир уже победил, большой брат следит за вами
ChatGPT и MidJourney сделали нейросети популярными и известными. Но на деле ИИ начали активно использовать для слежки за людьми еще в 2000-x годах. Вы ведь слышали про машинное зрение?
Нейросети внимательно смотрят, как мы работаем, что покупаем в магазине по акции и где паркуем авто. Они анализируют, подсчитывают и каталогизируют нас и все, что мы производим.
Мы с командой начали осваивать машинное зрение еще в далекие досанкционные. И теперь знаем, как бизнесу грамотно применить нейросети в рознице и сократить затраты на персонал и рутинные операции.
Давайте будем знакомы. Мы Destech — системный интегратор. Поставляем оборудование и ПО, связываем технические системы между собой и устанавливаем на объекты — от Шереметьево и до колледжей РЖД.
Собираем в одно комьюнити всех, у кого душа болит за российский айти. Делимся кейсами, закидываем интересные мероприятия для технарей, болтаем о нейросетях. Подписывайтесь
Реклама. ООО “Проектные технологии” ИНН 7718654563 erid: 2SDnjcknxCp
294 802
🔥Building and Evaluating Advanced RAG Applications
Вышел новый бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам
RAG (Retrieval Augmented Generation).🦾
В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы и.
deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/
@ai_machinelearning_big_data294 802
Салют, GigaChat!
Речевые технологии и большие языковые модели.
Приглашаем ML-разработчиков и Data Science-специалистов на встречу с командами разработки продакшен GigaChat и речевых технологий.
📍 Онлайн / Офлайн в Москве
🗓 4 декабря в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Григорий Лелейтнер — «Что мы улучшили в процессе pre-training LLM»
✔ Эмиль Шакиров и Никита Сидоров — «Наш путь в процессе Alignment для совершенства моделей глубокого обучения»
✔ Александр Максименко — «Speech-only Pre-training: обучение универсального аудиоэнкодера»
✔ Григорий Федоров — «Intended Query Detection: распознаем только нужные запросы»
✔ Гриша Стерлинг — «Как мы заставили модель синтеза речи 2023 года говорить лучше модели 2018 года»
Участвуйте в дискуссиях с другими участниками митапа и задавайте вопросы спикерам во время докладов.
Количество мест в офлайне ограничено. Для участия необходимо зарегистрироваться на сайте.
Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893.
294 802
🚀 Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond
Это репозиторий призван предоставить список научных работ, в которых исследуются промпты для работы с графами.
🖥 Code: https://github.com/wxxshirley/awesome-graph-prompt
🦾 Project: https://graphprompt.github.io/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.16534v1
@ai_machinelearning_big_data
294 802
9 практик, которые улучшат ваш ML-проект
💬"Я лучше в DL буду развиваться, инженерную часть обойду стороной" — в 2023 году такое не могут себе позволить даже ресерчеры)
Любой исследователь обойдет коллег, если будет проверять больше гипотез, не будет путаться в данных и экспериментах, умеет обучать большие модели и облегчать их с минимальными потерями качества. Поэтому даже в ресерче приходится разбираться с автоматизацией, версионированием, логгированием, ускорением, паралелльными вычислениями, ... — что уж говорить про инженеров, работающих в продуктовых компаниях.
Ребята из школы DeepSchool решили помочь ML-специалистам перенять инженерные практики в свои проекты и подготовили мастер-класс где расскажут, как за 9 шагов придти к репозиторию, за который не стыдно перед коллегами.
А именно обсудят:
1️⃣ как сделать эксперименты воспроизводимыми
2️⃣ какие инструменты помогут повысить качество кода
3️⃣ как ускорить и облегчить свою работу
А также представят программу курса “Computer Vision Rocket” и подарят скидки на обучение!🎁
🙋♂️Спикер лекции — Егор Осинкин, Lead CV Engineer, EPAM
Регистрируйтесь по ссылке. В телеграм-боте ребята также поделились анализом вакансий из slack ods и singularis📊 показали связь между грейдами, требованиями и окладами, динамику зарплат в USD и RUB по грейдам, а также поделились размеченными данными и ноутбуком!
Зарегистрироваться
294 802
🪄 Introducing SDXL Turbo: A Real-Time Text-to-Image Generation Model
SDXL Turbo: Модель генерации текста в изображение в режиме реального времени.
SDXL Turbo достигает высочайшей производительности благодаря новой технологии дистилляции, позволяющей создавать изображения за 1 шаг с беспрецедентным качеством, сокращая количество необходимых шагов с 50 до одного.
Доступны: код, статья, веса.
Вы можете протестировать SDXL Turbo на платформе для редактирования изображений Stability AI. с бета-версией демонстрации возможностей генерации текста в изображение в режиме реального времени.
🖥 Code: https://stability.ai/news/stability-ai-sdxl-turbo
🦾 Demo: https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo
🔥 Model weights → https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo
📚 Paper:https://stability.ai/research/adversarial-diffusion-distillation
@ai_machinelearning_big_data
294 802
erid: LjN8Kaf4x
✔️ Хочешь видеть реальные результаты от ML?
Учить правильно их внедрять и сопровождать
MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.
✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.
👉 Пройдите тестирование и получите список полезных инструментов MLOPS
➡️Получить список инструментов
https://otus.pw/D5re/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
294 802
📐 Sketch Video Synthesis
Новая модель для создания скетчей из видео, представленных покадровыми кривыми Безье.
🖥 Code: https://github.com/yudianzheng/sketchvideo
🦾 Project: https://sketchvideo.github.io/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.15306v1
@ai_machinelearning_big_data
294 802
Repost from Яндекс
+5👩💻 Запустили Программу грантов Yandex Open Source. Каждый год будем вознаграждать независимых разработчиков, которые создают и поддерживают проекты с открытым исходным кодом.
🔗 Подавайте заявки уже сегодня, все подробности про программу — в карточках.
👀 А если хотите разобраться, в чём смысл проектов с отрытым исходным кодом, смотрите yet another podcast про опенсорс.
Подписывайтесь 👉 @yandex
294 802
🔵Differentiable and accelerated spherical transforms with JAX
Новые алгоритмы для ускоренного и дифференцируемого вычисления обобщенных преобразований Фурье на сфере и группы вращения т.е. сферических гармонических преобразований и преобразований Вигнера.
Новый гибридный подход к автоматическому и ручному дифференцированию, позволяющий эффективно вычислять градиенты.
Алгоритмы реализованы в рамках дифференцируемого программирования
JAX.
🖥 Code: https://github.com/astro-informatics/s2fft
🦾 Project: https://astro-informatics.github.io/s2fft/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.14670v1
@ai_machinelearning_big_data294 802
🦜🦴Skeleton-of-Thought (новый шаблон LangChain!)
⭐️Большие Языковые модели могут работать параллельно и быстро⭐️.
В недавней работе Университета Цингуа и Microsoft Research показано, как можно значительно уменьшить время генерации LLM.
Данная техника сначала направляет LLM на генерацию скелета
answer☠️, а затем выполняет параллельные вызовы API для параллельного заполнения содержимого каждой точки скелета🚤.
▪Шаблон LangChain здесь: https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/templates/skeleton-of-thought.
▪Посмотрите видео на YouTube о его создании: https://youtube.com/watch?v=wLRHwKuKvOE
▪Прочитать статью здесь: https://arxiv.org/abs/2307.15337
@ai_machinelearning_big_data294 802
Бесплатный доступ к российской облачной платформе и скидка 30% на все сервисы в 2024 году
Провайдер облачных и AI-технологий Cloud․ru создает платформу Cloud․ru Evolution — публичное облако на базе собственных разработок и свободно распространяемых компонентов.
До конца 2023 года Cloud․ru предлагает интересные условия: 30 дней бесплатного доступа к виртуальным машинам и контейнерам и скидку 30% на все сервисы платформы в 2024 году.
Преимущества платформы Cloud․ru Evolution:
😶🌫️ импортонезависимость;
😶🌫️ инфраструктура в дата-центрах уровня Tier III и соответствие 152-ФЗ;
😶🌫️ передовые облачные сервисы без legacy-компонентов;
😶🌫️ оплата только использованных или выделенных ресурсов;
😶🌫️ детальная документация и простой интерфейс на русском языке.
➡️ Подробнее о платформе и специальных условиях на сайте компании: cloud.ru/evolution
294 802
🦜🦴Skeleton-of-Thought (новый шаблон LangChain!)
⭐️Большие Языковые модели могут работать параллельно и быстро⭐️.
В недавней работе Университета Цингуа и Microsoft Research показано, как можно значительно уменьшить время генерации LLM.
Данная техника сначала направляет LLM на генерацию скелета
answer☠️, а затем выполняет параллельные вызовы API для параллельного заполнения содержимого каждой точки скелета🚤.
▪Шаблон LangChain здесь: https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/templates/skeleton-of-thought.
▪Посмотрите видео на YouTube о его создании: https://youtube.com/watch?v=wLRHwKuKvOE
▪Прочитать статью здесь: https://arxiv.org/abs/2307.15337
@ai_machinelearning_big_data