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 295 277 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 333-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 275-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 295 277 obunachiga ega bo‘ldi.
24 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 346 ga, so‘nggi 24 soatda esa -267 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.94% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.71% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 454 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 873 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 183 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 25 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.
295 277
Obunachilar
-26724 soatlar
-1 5017 kunlar
-6 34630 kunlar
Postlar arxiv
295 198
⚡️ Grounding DINO 1.5: Most Capable Open-World Object Detection Model Series.
DINO 1.5: самая мощная серия моделей IDEA Research для обнаружения объектов.
Это наиболее эффективный опенсорс инструмент для запуска на edge девайсах, с хорошей оптимизацией и высокой скоростью работы.
Исходный код выпущен в версии Apache 2.0. 💙
▪Github
▪Paper
▪Demo
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Друзья, этой осенью состоится грандиозное событие: Ai Conf 2024 – первая прикладная конференция по Data Science.
Программа будет строиться вокруг областей применения машинного обучения, а к выступлению приглашены не только спикеры из отраслей IT, ECommerce, но и реальный сектор.
Основные темы конференции:
- звук, зрение, изображения
- обработка естественного языка
- рекомендательные системы и поиск
- умные механизмы
- оптимизация использования железа и др.
До 15 июня принимаются заявки на доклады. Есть чем поделиться - подайте заявку https://tglink.io/44b4f48d80c3.
А 23 мая в 18:00 приглашаем на встречу докладчиков с программным комитетом, где обсудим какие темы будут актуальны на AI Conf. Встреча онлайн, регистрируйтесь на сайте!
Подробности о конфeренции AiConf 👉 https://tglink.io/a0f5deaa8d02
295 198
🖥 Так можно использовать API GPT-4o vision в Jupyter Notebook
Удобство Python и мощь GPT-4o.
GPT-4o распознаёт вводимые жесты и подбирает максимально подходящие по виду графики кривых и генерирует код.
Распознаются даже довольно сложные композиции из разных линий и текста.
▪Github
▪Подробнее в треде X (twitter)
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+1
🔥 Исследование «AlphaMath Almost Zero: process Supervision without process» — прорыв в области решения математических задач с помощью LLM
Недавние достижения в области LLM значительно расширили их способности к математическим рассуждениям. Однако эти модели все еще не справляются со сложными задачами, требующими множества шагов рассуждения, что часто приводит к логическим или числовым ошибкам.
В данном исследовании представляется инновационный подход, который устраняет необходимость в ручном аннотировании, при помощи фреймворка Monte Carlo Tree Search (MCTS) для автоматического контроля и оценки процесса.
В работе показано, что усовершенствование LLM с помощью MCTS значительно повышает эффективность модели при решении сложных математических задач.
В отличие от других методов, таких как Program-of-thought и Chain-of-thought, при использовании MCTS не требуется никаких готовых решений.
📎 Arxiv
🟡 Обсуждение в треде X
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+4
Ищем дата-сайентистов, которые буду создавать и улучшать ML-модели для банковских и небанковских сервисов.
Обещаем свободу в своей зоне ответственности и сильное комьюнити, в котором можно учиться. Никто не будет навязывать свои методы, трекать время и контролировать каждое действие.
Читай подробнее на сайте и оставляй резюме к вакансиям:
Data Scientist
ML-разработчик
ML-разработчик (LLM)
295 198
🌟 LibreChat — улучшенный свободный клон ChatGPT
LibreChat — open-source клон ChatGPT:
— предоставляет удобный API
— работает с Groq, GPT-4 Vision, Mistral, Bing, Anthropic, OpenRouter, Vertex AI, Gemini и другими моделями
— можно запустить полностью локально
Запуск локально:
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat
cp .env.example .env
docker compose up -d295 198
+3
⚡ Zeus Новый инструмент экосистемы Pytorch
Глубокое обучение потребляет довольно много энергии.
Например, обучение одного 200B LLM на инстансах AWS p4d потребляет около 11,9 ГВт-ч (источник: CIDR 2024 keynote), это же количество энергии позволяет в одиночку обеспечивать энергией более тысячи домохозяйств в среднем по США в течение года.
📌 Zeus - это инструмент с открытым исходным кодом от Pytorch, для измерения и оптимизации энергопотребления рабочих нагрузок при обучении моделей.
- Cредства измерения энергопотребления графического процессора
- Несколько инструментов оптимизации энергопотребления, которые позволяют найти наилучшие конфигурации ML и/или GPU
Zeus может принести пользу тем, кто хотел бы:
- измерить и оптимизировать затраты на электроэнергию
- снизить тепловыделение GPU (за счет снижения энергопотребления)
▪Github
▪Подробнее
▪Docs
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Это круто!
ИИ-агент Google просматривает демонстрацию агентов Openai и комментирует ее 🤯
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Community Day на I’ML 2024: часть докладов доступна бесплатно 🔥
Онлайн-конференция по ML в продакшене I’ML 2024 впервые пройдет 21–22 мая онлайн. На ней будет Community Day — то есть бесплатный доступ к части докладов. Это хороший способ бесплатно поучаствовать в новой конференции, если не готовы купить билет.
В программу Community Day входит мастер-класс по построению RAG-приложения с использованием YaGPT, обсуждение перспектив LLM и 5 докладов. Все эти доклады и активности — для вас!
Общайтесь с коллегами во встроенном чате и переходите в дискуссии напрямую с сайта.
❗️Для участия в Community Day достаточно зарегистрироваться до 22 мая включительно.
А если хотите получить доступ ко всем докладам, используйте промокод
MACHINELEARNING. Он даст скидку на билет «Для частных лиц».
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446295 198
⚡️ Continue — open-source расширение для VS Code и продуктов JetBrains для удобного внедрения AI-чатботов в свои рабочие процессы
Continue помогает очень удобно организовать использование AI в таких рабочих задачах как:
— Объяснение отдельных мест кода
— Автодополнение, рефакторинг функций
— Получение ответов на вопросы о своей кодовой базе
— Быстрое использование документации (и просто отдельных файлов) в качестве контекста
— Быстрый запуск действий с помощью
/-команд
— Мгновенное объяснение ошибок прямо в терминале
Continue позволяет использовать подходящую LLM для работы, будь то открытый или закрытый исходный код, локальная или удаленная работа, использование чата или автозаполнения.
Можно очень гибко настроить расширение в соответствии с существующими рабочими процессами.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data295 198
Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах?
Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens».
В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе.
Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов.
Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии.
Регистрация: https://netolo.gy/c9KK
Реклама. ООО "Нетология" LatgBakJq
295 198
⚡️ Lobe Chat — open-source фреймворк ChatGPT/LLM
Поддерживает синтез речи, разные режимы и расширяемую (вызов функций) систему плагинов.
Позволяет реализовать развертывание в один клик частного чат-приложения OpenAI ChatGPT/Claude/Gemini/Groq/Ollama.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 198
🪄 Снова GoogleI , они только что анонсировали Illuminate → https://illuminate.withgoogle.com
Illuminate использует ИИ для переосмысления процесса обучения, превращая сложные исследовательские работы в увлекательные беседы.
Обсуждения создаются с помощью искусственного интеллекта и основаны на загруженных научных статьях.
Illuminate - это экспериментальная технология, которая использует ИИ для адаптации контента к вашим предпочтениям в обучении.
📌 Бегом записываться в лист ожидания, тут же можно послушать примеры: https://illuminate.withgoogle.com/home
@ai_machinelearning_big_data
295 198
+5
⭐️ PaliGemma by Google is out! A family of 116 new models.
Еще один ништячок от Google, - "PaliGemma"! 🚀
Семейство из 116 новых моделей, которые могут подписывать изображения, отвечать на вопросы, распознавать объекты, сегментировать изображения и многое другое!
PaliGemma (Github) - это семейство моделей визуализации с архитектурой, состоящей из SIGLIP-So 400m в качестве кодера изображений и Gemma-2B в качестве декодера текста.
SigLIP - это современная модель, которая может распознавать как изображения, так и текст. Как и CLIP, он состоит из кодера изображений и текста. Как и в случае с PALI-3, комбинированная модель Paligemma работает на основе графических и текстовых данных, а затем может быть легко адаптирована для последующих задач, таких как создание субтитров.
Gemma - это модель для генерации текста, предназначенная только для декодера. Сочетание графического кодера Siglip и линейного адаптера Gemma позволяет использовать Paligemma в качестве мощной модели визуализации.
▪Блог: https://hf.co/blog/paligemma
▪Модели: https://hf.co/collections/google/paligemma-release-6643a9ffbf57de2ae0448dda
▪Demo: https://hf.co/spaces/google/paligemma
@ai_machinelearning_big_data
295 198
Не представляете свою жизнь без математики и хотите применять её в работе над IT-проектами?
Научиться этому помогут короткие образовательные программы от экспертов-практиков. Плюсы таких форматов — большой объём полезной информации в короткий срок, фокус на узкие дисциплины, новые проекты в портфолио, а также активный нетворкинг и обмен идеями.
Где найти такие программы? Например, у Яндекс Образования. В июле у них стартует студкемп по математике в ИИ на базе Иннополиса. За две недели вы погрузитесь в актуальные вопросы машинного обучения и больше узнаете о математических методах в искусственном интеллекте.
На бесплатной программе ждут студентов старших курсов, обучающихся по направлению Computer Science. Подать заявку можно до 26 мая. Всем, кто успешно пройдёт отбор, организаторы оплатят дорогу и проживание. Переходите на сайт прямо сейчас и заполняйте анкету! Поторопитесь, количество мест ограничено.
295 198
🌟 Tabby — локальный аналог Copilot
Tabby — это локальный AI-помощник для кодинга, open-source альтернатива GitHub Copilot.
Некоторые особенности Tabby:
— полная самодостаточность, отсутствие необходимости в СУБД или в облаке
— имеет интерфес OpenAPI, легко интегрируемый с существующей инфраструктурой (например, Cloud IDE)
— поддерживает GPU среднего класса
Быстрый старт с Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
295 198
Стартовал набор в Академию Аналитиков Авито.
Это бесплатный образовательный онлайн-курс с практикой в реальном бигтехе.
Традиционно в Академии два направления: аналитик данных и DS-инженер.
Выбери, что ближе тебе, познакомься с требованиями к поступлению, программой и преподавателями на странице Академии. И спеши подать заявку!
295 198
+4
🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарной машины из фильма Назад в будущее)
Google объявила конкурс Gemini API для разработчиков со следующим призовым фондом.
В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.
🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.
Общий призовой фонд: $3 млн.
Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.
⚡️Критерии оценки
Google оценивает приложения по пяти основным критериям:
* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние
Компания будет выбирать приложения, которые:
*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт
Призы
В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:
* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра
Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:
* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение
Крайний срок подачи заявок
Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.
Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.
В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.
Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
@ai_machinelearning_big_data
295 198
💪 Разбираемся, у кого контекст длиннее!
У GEMINI контекстное окно 2млн токенов. Это в 16 раз больше, чем у GPT-4o .
У GPT-4o 128k токенов, это две копии книги «Великого Гетсби», в Gemini 1.5 Pro можно загрузить всю «Войну и мир».
- Gemini теперь будет во ВСЕХ продуктах Google:
Поисковике, gmail, photo, Workspace, NotebookGmail, Google Meet, модель может писать письма, делать выжимки из них, вести диалог, искать нужные для вас части письма, читает вложения и может отвечать по любым длинным документам, видео, изображениям во вложениях, управляется голосом.
- Еще Google представили Gemini 1.5 Flash оптимизированную модель с низкой задержкой.
-Project Astra - это прототип от GoogleDeepMind, ИИ-ассистенты, с которыми можно общаться в реальном ИИ работает прямо с вашего телефона и даже с умных очков! Project Astra может быть по-настоящему полезен в повседневной жизни.
Агент может взаимодействовать с окружающим миром, воспринимая информацию, запоминая то, что видит, обрабатывая эту информацию и понимая окружение и детали.
- Представлен Veo - прямой конкурент Sora для генерации видео.
Модель принимает текст и может генерировать видео с разрешением до 1080p продолжительностью более минуты.
- Представлен Imagen 3 - самая совращения модель Google для генерации изображений.
- Google наконец-то прилагают серьезные усилия для интеграции искусственного интеллекта в поисковик
@ai_machinelearning_big_data295 198
🖥 А вот и ответ от Google
Смотрит Google I/O ‘24 онлайн, ждем достойного ответа Open AI.
https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk
@ai_machinelearning_big_data
