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
295 166
+3
⚡️ AT-EDM: Attention-Driven Training-Free Efficiency Enhancement of Diffusion Models
Компания Adobe нашла способ снизить вычислительные затраты на диффузионные модели данных без переобучения.
Они назвали метод AT-EDM, и это позволяет добиться сокращения FLOPs до 40% при сохранении почти такого же качества изображения, как и в исходной модели.
▪Почитать подробнее: https://atedm.github.io
▪Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ZmOdN4F_8Ew
▪Статья: https://arxiv.org/abs/2405.05252
Код на подходе.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования уже через несколько дней – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
295 166
+5
🔥 Некоторые крутые скрытые фишки новой GPT4o
1) GPT4o на 2 головы опередил всех в создании текста на изображениях, сгенерированных искусственным интеллектом. Великолепный результат.
2) Новая модель позволяет генерировать шрифты.
3) Поддерживает 3d-рендеринг.
4/ GPT4o может создавать звуковые эффекты, а не только речь.
5) Эффективная и стабильная работа в преобразовании изображений в зависимости от контекста.
А на последнем видео, вы можете посмотреть как модель отвечает на русском языке.
Сегодня намечена Google I/O, где нам покажут обновленный Gemini, ждем достойного ответа.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
✅ Приложение, в котором вы можете посмотреть прогресс открытых и проприетарных моделей LMS с течением времени✅
Это приложение отображает изменения показателей моделей, который оценивается чат-ботом LMSYS Arena, крутая штука, чтобы поиграться.
Показатель ELO (ось y) - это показатель относительной силы модели, основанный на ее показателях по сравнению с другими моделями на арене.
Дата публикации (по оси x) соответствует моменту, когда модель была впервые опубликована публично.
Линии тренда основаны на обычной регрессии методом наименьших квадратов (МНК) и корректируются в соответствии с критериями фильтрации.
https://huggingface.co/spaces/andrewrreed/closed-vs-open-arena-elo
@ai_machinelearning_big_data295 166
🌟 LocalAI — свободная альтернатива предложений от OpenAI
LocalAI — это open-source альтернатива решений от OpenAI. LocalAI выступает в качестве замены REST API, совместимого со спецификациями OpenAI API для локальных выводов.
Позволяет локально запускать LLM, генерировать изображения, аудио (и не только), клонировать голос; при этом не требует GPU.
Поддерживается множество семейств LLM и архитектур, LocalAI работает с gguf, transformers, diffusers и не только.
Запуск LocalAI с помощью Docker:
—
docker run -p 8080:8080 --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-cpu
При наличии GPU Nvidia (аналогично для CUDA 12):
— docker run -p 8080:8080 --gpus all --name local-ai -ti localai/localai:latest-aio-gpu-nvidia-cuda-11
🖥 GitHub
🟡 Страничка LocalAI
@ai_machinelearning_big_data295 166
Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября!
На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле.
А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента.
🔹 Сбор заявок завершится 13 июля.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
295 166
+1
⚡️ MatterSim — модель глубокого обучения для моделирования атомных структур; поддерживает все элементы, температуры и давления
MatterSim — Deep Learning, которая позволяет моделировать свойства атомных структур на высоком уровне и точно предсказывать свойства материалов во всей периодической таблице, при температурах от 0 до 5000 К и давления до 1000 ГПа.
MatterSim может быть тонко настроена для моделирования атомных структур на желаемом уровне теории.
Или же можно использовать модель для прямого прогнозирования свойств на основе заданной структуры.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥 Грег Брокман, соучредитель OpenAI, опубликовал 5-минутное видео, в котором он общается с языковой моделью GPT-4 и демонстрирует ее возможности компьютерного зрения.
А вот еще 33 видео с примерами работы ИИ - https://vimeo.com/openai.
А если инверсно, тут обращение самого Сэма Альтмана - https://blog.samaltman.com/gpt-4o
295 166
🖥 Модель общается естественным и понятным языком, обрабатывает информацию в реальном времени и даже умеет шутить. Ее практически невозможно отличить от живого человека.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🖥 Вышла новая, улучшенная версия GPT-4 Omni для. И что самое главное — она доступна всем БЕСПЛАТНО!
Это самая совершенная модель из всех, намного превосходящая своих предшественников, включая таинственный gpt2-chatbot.
Она появится уже сегодня в виде приложения для пк. Она даже понимает эмоции и тон голоса.
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🖥 Началась трансляция OpenAI Spring Update будет, смотрим:
https://www.youtube.com/watch?v=DQacCB9tDaw
@ai_machinelearning_big_data
295 166
⚡️ Lory — полностью дифференцируемая Mixture-of-Experts (MoE) для предварительного обучения авторегрессионной языковой модели
На днях исследователи из Принстона и Meta AI представили Lory — первое в своём роде решение, которое позволяет масштабировать MoE-архитектуры для предварительного обучения авторегрессионных языковых моделей.
В Lory реализованы 2 ключевые технологии:
(1) — стратегия маршрутизации причинных сегментов, которая обеспечивает высокую эффективность операций объединения экспертов при сохранении авторегрессивной природы языковых моделей
(2) — метод группировки данных на основе сходства, который стимулирует специализацию "экспертов" путем группировки похожих документов в обучающих выборках
Результаты экспериментов с Lory показывают значительный прирост производительности по сравнению с обычными MoE-моделями.
📎 Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥 DocsGPT — open-source AI-помощник для работы с документами и не только
DocsGPT — это функциональное решение на базе LLM и GPT с открытым исходным кодом, которое упрощает процесс поиска информации в документации.
Благодаря интеграции мощных LLM можно задавать вопросы по документации и различным текстам и получать точные ответы.
Модели на Hugging Face:
🟡 Docsgpt-7b-mistral — требует 1×A10G GPU
🟡 Docsgpt-14b — требует 2×A10 GPU
🟡 Docsgpt-40b-falcon — требует 8×A10G GPU
🖥 GitHub
#llm #gpt
@ai_machinelearning_big_data
295 166
+2
📊 Time Series Foundation Model by Google
TimesFM - это новая модель прогнозирования временных рядов от Google, предварительно обученная на большом массиве данных состоящем из 100 миллиардов реальных временных точек.
Модель демонстрирует впечатляющую производительность при zero-shot обучении на множестве бенчмарков.
#TimesFM #TimeSeries #Forecasting #FoundationModels
▪Github: https://github.com/google-research/timesfm
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10688
▪Blog: https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
▪HF: https://huggingface.co/google/timesfm-1.0-200m
@ai_machinelearning_big_data
295 166
+5
⚡️ LLaVA-NeXT: A Strong Zero-shot Video Understanding Model
LLaVA-NeXT - одна из самых мощных на сегодняшний день моделей для понимания видео, превосходящая все существующие VLM, с открытым исходным кодом.
Новая SoTA!
LLaVA-Next демонстрирует высокую скорость передачи данных и демонстрирует отличные результаты при zero-shot обучении.
git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT295 166
KAN + NeRF = 🔥
KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) — многообещающий конкурент традиционных MLP.
Почему бы не внедрить его в NeRF?
Результаты впечатляют — оптимизация NeRF занимает от нескольких часов до одного-двух дней (в зависимости от разрешения) и требует GPU.
Рендеринг изображения из оптимизированного NeRF с KAN занимает от секунды до ~30 секунд в зависимости от разрешения.
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_data
295 166
🔥Gemma 2B with recurrent local attention with context length of up to 10M
Google выпустили огненную модель Gemma 2B с длиной контекста 10M, которая анализирует до 7 млн слов.
В нее можно закидывать огромные документы и модель всё проанализирует.
Производительность выше Gemini в 10 раз, а памяти нужно всего 32 ГБ.
▪Github: https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪HF: https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
▪Technical Overview:https://medium.com/@akshgarg_36829/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb
@ai_machinelearning_big_data
295 166
⚡️ Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
Новый метод Deblur-GS на основе Гауссовских сплатов для качественного восстановления размытой картинки.
Deblur-GS обеспечивает превосходную производительность и качество рендеринга по сравнению с предыдущими методами, что подтверждается бенчмарками, как на синтетических, так и на реальных наборах данных.
▪Code: https://github.com/Chaphlagical/Deblur-GS
▪Paper: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/static/paper/Deblur_GS_author_version.pdf
▪Project: https://chaphlagical.icu/Deblur-GS/
@ai_machinelearning_big_data
