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
294 790
⚠️Как специалисту по машинному обучению попасть в крупную компанию?
Освоить востребованный скилл на бесплатном открытом уроке «Ассоциативные правила в теории рекомендательных систем» от OTUS и Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподавателя ВШЭ.
🔹На вебинаре вы изучите теорию ассоциативных правил и примените полученные знания на практике
🔹Узнаете, как искать ассоциативные правила в покупательских корзинах и сможете находить ассоциативные правила в рекомендательных системах инструментами Python.
Занятие пройдёт 4 декабря в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Professional».
👉 Регистрация
https://otus.pw/ZU6T/?erid=LjN8KZz76
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
294 790
🖥 Swift Parameter-free Attention Network for Efficient Super-Resolution
Сверхразрешение изображений (SISR) - важнейшая задача низкоуровневого компьютерного зрения, направленная на восстановление изображений высокого разрешения по их аналогам низкого разрешения.
Традиционные механизмы внимания значительно улучшили производительность SISR, но такие механизмы часто приводят к сложной структуре сети и большому количеству параметров, что приводит к низкой скорости вывода и большому размеру модели.
Parameter-free Attention Network (SPAN) - новая высокоэффективная модель SISR, которая позволяет сбалансировать количество параметров, скорость вывода и качество изображения.
В SPAN используется новый механизм внимания без параметров, который использует симметричные функции активации для усиления качества генерации и подавления избыточной информации.
SPAN был протестирован на нескольких бенчмарках,которые показали что она превосходит существующие модели суперразрешения как по качеству изображения, так и по скорости вывода, достигая компромисса между качеством и скоростью.
Это делает SPAN весьма пригодной для использования в реальных приложениях, особенно в случаях с ограниченными ресурсами.
🖥 Code: https://github.com/hongyuanyu/span
🦾 Checkpoint: https://drive.google.com/file/d/1iYUA2TzKuxI0vzmA-UXr_nB43XgPOXUg/view?usp=sharing
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12770v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/manga109
@ai_machinelearning_big_data
294 790
♟ ChessVision - A dataset for logically coherent multi-label classification.
Набор данных с изображениями шахматных досок в различных позициях.
🖥 Github: https://github.com/wojciechkusa/systematic-review-datasets
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.12474v1.pdf
✨ Tasks: https://paperswithcode.com/task/question-answering
🔥Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/blurb
@ai_machinelearning_big_data
294 790
@Axenix_Ru — канал о развитии ИТ-консалтинга и цифровизации бизнеса.
Здесь команда Axenix (ex-Accenture) делится 30-летним опытом разработки и внедрения бизнес- и ИТ‑стратегий, исследованиями рынка ИТ-консалтинга, анонсами бизнес-форумов и новейшими технологическими разработками.
— Может ли сверхразумный ИИ нести в себе угрозу глобального уничтожения?
— Почему разработка голосовых помощников все еще единичная практика, а не тенденция?
— 10 сфер применения технологий «умного города» и причем тут ИИ?
— Почему «магазин будущего» до сих пор не появился, несмотря на развитие цифровых технологий?
Подписывайтесь на канал Axenix, чтобы следить за ИТ-консалтингом страны и развивать бизнес вместе с экспертами.
Реклама. ООО "АКСТИМ". ИНН 7705476338. erid: LjN8KCNtk
294 790
+1🎮 Language Models are Super Mario: Absorbing Abilities from Homologous Models as a Free Lunch
В данной работе показано, что языковые модели (ЯМ), могут приобретать новые возможности за счет ассимиляции параметров однотипных моделей без переобучения или использования графических процессоров.
🖥 Code: https://github.com/yule-BUAA/MergeLM
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.03099
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/task/instruction-following
@ai_machinelearning_big_data
294 790
Решаем ML-задачи за 60 секунд, отправляем AI торговать на бирже и изучаем мультимодальную архитектуру — на онлайн-митапе Сбера при поддержке JUG Ru Group.
🗓 29 ноября в 18:00
В программе:
✔️ Александр Рыжков — «AutoML на практике: сделать AI за 60 секунд»Александр покажет, как быстро решать ML-задачи с использованием фреймворка LightAutoML.
✔️ Андрей Ахметов — «AI/ML в валютном трейдинге»
Как зарабатывают с AI в трейдинге, какие ML-модели используют, как анализируют данные и оценивают их результаты.
✔️ Андрей Кузнецов — «Мультимодальная архитектура OmniFusion — новый способ AI-коммуникации с пользователем?»
Доклад создании больших языковых моделей, способных одинаково хорошо работать с текстом и видео. А также о коммуникации моделей между собой.
Общайтесь с участниками митапа и задавайте вопросы спикерам в чате трансляции. Авторы лучших вопросов к каждому докладу получат сертификаты в магазин мерча SberShop.
➡️ Регистрация по ссылке.
Реклама. ПАО СБЕРБАНК. ИНН 7707083893.
294 790
🔥 Diffusion360: Seamless 360 Degree Panoramic Image Generation based on Diffusion Models.
Модель для формирования панорамных изображений
360 на основе стабильной диффузии.
🖥 Code: https://github.com/archerfmy/sd-t2i-360panoimage
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.13141v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sun360
@ai_machinelearning_big_data294 790
Профессия AI-тренера, гонка нейросетей: о чем еще говорили на YaC 2023?
YaC 2023 — это сериал из 4 серий — про город, дом, интернет и людей. Главные герои — не только сервисы, но и команды, которые их разрабатывают.
✨ Нейросерия — одна из самых интересных. Яндекс рассказал:
- как генеративные нейросети меняют подход к поиску информации и работе с ней
- как pretrain модель влияет на качество ответов нейросети
- как компания разрабатывала языковые модели и нейросети, встраивала технологии в свои продукты и ввела новую профессию AI-тренера — специалиста, который работает над тем, чтобы нейронка выдавала качественные, этичные и безопасные ответы.
Посмотреть сериал полностью можно на Кинопоиске и Ютубе
@ai_machinelearning_big_data
294 790
🗣 HierSpeech++: Bridging the Gap between Semantic and Acoustic Representation by Hierarchical Variational Inference for Zero-shot Speech Synthesis
Синтез речи на основе больших языковых моделей получил широкое распространение.
Однако такие модели требуют большого объема данных и обладают теми же недостатками, что и предыдущие авторегрессионные модели речи, включая низкую скорость вывода и плохое качетсво речи.
В данной работе прелставлен
HierSpeech++, быстрый и надежный синтезатор речи для преобразования текста в речь (TTS) и голоса (VC).
Данная модель синтеза речи позволяют значительно повысить надежность и выразительность синтетической речи.
Кроме того, значительно улучшено естественность и сходство с диктором синтетической речи даже в сценариях синтеза речи с нулевым результатом.
🖥 Code: https://github.com/sh-lee-prml/hierspeechpp
🦾 Checkpoint: https://drive.google.com/drive/folders/1-L_90BlCkbPyKWWHTUjt5Fsu3kz0du0w?usp=sharing
⚡️ Demo: https://sh-lee-prml.github.io/HierSpeechpp-demo/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12454v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/libri-light
@ai_machinelearning_big_data294 790
🤖 Российская художница написала картину совместно с Kandinsky
Мария Суворова использовала ИИ для создания картин, уделив особое внимание логическому расположению цвета и тона. Такая методика предполагает установление баланса тона, цвета и динамики, что похоже на очень сложный аналитический процесс.
Суворова говорит, что для работы с Kandinsky нужно соединить два полюса, создавая эскиз по методу Матисса и постепенно дополнять его абстрактным видением.
Плоды ее творчества человека и искусственного интеллекта представила галерея «МастАРТ» на международной конференции AI Journey.
@ai_machinelearning_big_data
294 790
Что происходит в образовании с приходом AI? Как найти работу в сфере IT и какие навыки для этого нужны? Можно ли их получить в университете?
Узнайте на четвёртой конференции Yet another Conference on Education от Яндекса. Посмотреть записи конференции и получить инсайды от экспертов из IT можно прямо сейчас.
Горячая ссылка с пылу с жару ждет тебя.
294 790
⭐️ Karpathy just uploaded what could be the best Intro to Large Language Models.
Обязательно к просмотру. Карпатый только что выложил, возможно, лучшее введение в большие языковые модели.
В лекции продолжительностью 1 час рассматривается абсолютно все: обучение, вывод, взлом, тонкая настройка и многое другое.
🔗 Смотреть здесь: https://youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
🔗 Слайды: https://drive.google.com/file/d/1pxx_ZI7O-Nwl7ZLNk5hI3WzAsTLwvNU7/view
ai_machinelearning_big_data
294 790
Где ML-специалисту попрактиковаться перед собеседованием или подглядеть лучшие практики решения своих задач?
На Симуляторе ML вы не просто прокачаете отдельные навыки, а поймёте, как сводить бизнес-задачи к задачам машинного обучения — всё как на настоящей работе.
Вы научитесь:
- Понимать, какие у бизнеса есть проблемы и какими метриками их можно измерить
- Проводить А/В-тесты, чтобы подтверждать прирост метрик
- Формулировать задачу для модели
- Выбирать подходящую модель и обучать её
- Организовывать процесс доставки данных для модели
- Оборачивать модель в сервис и деплоить его
После симулятора вы точно найдете применение знаниям в работе или сможете успешно пройти собеседование на позицию в сфере Machine Learning и приносить пользу бизнесу уже с первых дней.
До конца ноября в karpovꓸcourses действуют скидки до 27%, успейте купить подписку на Симулятор по самой выгодной цене!
[Начать учиться]
294 790
Новый фреймворк файнтюнинга ЛЛМ
Higgsfield AI выпустил бета версию фулл-стек легковесного фреймворка для тренировки больших моделей. Пользователи загружают датасет через веб интерфейс и получают модель, которая тренируется на их серверах. Доступны любые модели llama/mistral. Метод оплаты не требуется. Лучше всего работает с десктопным Chrome.
Попробовать запустить новую видео диффузию: https://higgsfield.ai/stable-diffusion
Зафайнтюнить ЛЛМ: https://higgsfield.ai/profile/submit
Github фреймворк который позволяет оркестрировать несколько ГПУ нод без необходимости менеджить Slurm/Kubernetes: https://github.com/higgsfield-ai/higgsfield
ai_machinelearning_big_data
294 790
Хотите начать увлекательный путь в мир машинного обучения и искусственного интеллекта?
Газпромбанк.Тех совместно с Финтех Хабом Банка России запускает прием заявок на программу «Машинное обучение LITE: базовый уровень» — для тех, кто только начинает осваивать машинное обучение.
Что предстоит изучать?
Основы и методы ML, математику, Python и нейронные сети.
Программа состоит из двух модулей:
- Теоретический модуль пройдет с 21 января по 16 февраля 2024 года
- Практический модуль пройдет с 26 февраля по 10 марта 2024 года для тех, кто показал высокие результаты по итогу первого модуля
Чтобы стать участником, подайте заявку на сайте программы до 17 января 2024 года — https://vk.cc/csyWZU
Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497
294 790
🐬 ShareGPT4V:Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions
🔥 Масштабный набор данных,содержащий изображения и тексты.
🔥 1,2 млн высококачественных подписей к ихображениям для предварительного обучения.
🔥 Программа для создания описания изображений, приближающаяся по возможностям к GPT4-Vision.
🔥 Большая мультимодальная модель, ShareGPT4V-7B
🖥 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
@ai_machinelearning_big_data
294 790
💸 На AI Journey авторы лучшей статьи про искусственный интеллект получили 1 млн рублей
Сбер наградил группу исследователей из Университета Иннополис и МФТИ в составе Михаила Рудакова, Александра Безносикова, Ярослава Холодова и Александра Гасникова — они получили 1 млн рублей за свою статью «Техники сжатия активаций слоёв и градиентов для распределённого обучения моделей искусственного интеллекта».
Её и еще 37 работ других претендентов опубликуют в научном сборнике международной конференции AI Journey — «Путешествие в мир искусственного интеллекта». Всего для участия в отборе прислали более 270 заявок.
«Лучшую статью члены экспертной комиссии отобрали в силу её высокой научной ценности, огромного фундаментального и прикладного значения. Я поздравляю победителей и надеюсь, что они продолжат свои исследования в этом важном направлении», — рассказал первый заместитель председателя правления Сбера Александр Ведяхин.
@ai_machinelearning_big_data
294 790
🪄 InternLM-XComposer
Multi-Objective Reinforcement Learning algorithms implementations.
MORL-Baselines - это библиотека алгоритмов многоцелевого обучения с подкреплением (MORL).
Данный репозиторий содержит рабочие 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
@ai_machinelearning_big_data
294 790
Trino: как перехать с Vertica, и как устроен его оптимизатор запросов?
Расскажут эксперты компаний Avito и CedrusData на онлайн-митапе при поддержке JUG Ru Group.
🗓 24 ноября в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Дмитрий Рейман — «Как пересесть на Trino после Vertica»
Реальный кейс Авито по переводу аналитической платформы с Vertica на Trino с сохранением UX конечных пользователей.
✔ Владимир Озеров — «Архитектура и проблемы оптимизатора Trino»
Посмотрим, какие особенности архитектуры позволяют Trino быть эффективным. Где он неэффективен и какие улучшения возможны.
➡️ Регистрация на Timepad.
Ссылку на трансляцию отправят вам за 1 час до начала митапа.
Реклама. ООО "КВЕРИФАЙ ЛАБС"
294 790
Stability AI is releasing Stable Video Diffusion! 🔥
Stability AI выпустили опенсорс модель image-to-video.
Это новая модель преобразования изображения в видео, которая позволяет получить 14-25 кадров с разрешением
576x1024 при наличии контекстного кадра такого же размера.
🖥 Code: https://github.com/Stability-AI/generative-models
🦾 Announcement: https://stability.ai/news/stable-video-diffusion-open-ai-video-model
📚 Paper: https://stability.ai/research/stable-video-diffusion-scaling-latent-video-diffusion-models-to-large-datasets
🔗 Weights: https://github.com/Stability-AI/generative-models
@ai_machinelearning_big_data