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 294 532 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 330-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 280-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 294 532 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -6 398 ga, so‘nggi 24 soatda esa -188 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.71% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 22 724 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 16 062 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 175 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 29 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.
294 532
Obunachilar
-18824 soatlar
-1 5807 kunlar
-6 39830 kunlar
Postlar arxiv
294 413
🔊 AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking Head
Multi-modal AI system named AudioGPT, which complements LLMs (i.e., ChatGPT) with 1) foundation models to process complex audio information and solve numerous understanding and generation tasks
AudioGPT: Генерирование речи, музыки, звука и говорящих аватаров.
🖥 Github: https://github.com/aigc-audio/audiogpt
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.12995v1
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/spaces/AIGC-Audio/AudioGPT
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/c4
ai_machinelearning_big_data
294 413
Как можно использовать ChatGPT в IT-менеджменте
Можно ли менеджеру спрашивать совета у ChatGPT? Можно ли проводить или проходить собеседования с помощью искусственного интеллекта? Как использовать нейросеть в управлении бизнесом?
Ведущие подкаста «Для tech и этих» вместе с директором по анализу больших данных в СберМаркете рассказали, как и для чего можно использовать ChatGPT менеджерам и инженерам. Слушайте выпуск по ссылке: bit.ly/41VpORi
294 413
Track anything
Project developed upon Segment Anything, can specify anything to track and segment via user clicks only.
Track-Anything - это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видео.
🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/track-anything
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.11968v1
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/spaces/watchtowerss/Track-Anything
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2017
ai_machinelearning_big_data
294 413
ChatGPT: создаем ИИ без единой строчки кода
Бесплатно покажем, как создать нейросеть полностью только запросами к ChatGPT! Без единой строчки кода написанной руками!
Получи запись прямо сейчас!
☝А еще у нас крутые интенсивы на которых ученики пишут собственные нейронки без опыта программирования - это тоже Бесплатно
294 413
Collaborative Diffusion for Multi-Modal Face Generation and Editing
Multi-modal controls, framework synthesizes high-quality images consistent with the input conditions.
Проект, который позволяет использовать несколько модальностей для управления созданием и редактированием лица.
🖥 Github: https://github.com/ziqihuangg/collaborative-diffusion
⏩ Project: https://ziqihuangg.github.io/projects/collaborative-diffusion.html
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.10530v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/celeba-dialog
ai_machinelearning_big_data
294 413
📌 Как Airflow и k8s помогают строить эффективный конвейер?
📆 Узнайте 27 апреля в 20:00 на открытом уроке в OTUS. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса «MLOps».
⚠️ На этом занятии мы построим свой конвейер обучения моделей на Airflow и k8s.
➡️ Для участия нужно зарегистрироваться:
https://otus.pw/M29e/
Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru294 413
Count anything
An empirical study on few-shot counting using segment anything
Исследование использования метода SAM для сложной задачи подсчета объектов по нескольким снимкам.
🖥 Github: https://github.com/vision-intelligence-and-robots-group/count-anything
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.10817v1
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/spaces/nebula/counting-anything
📌 Dataset: https://drive.google.com/file/d/1ymDYrGs9DSRicfZbSCDiOu0ikGDh5k6S/view?usp=sharing
ai_machinelearning_big_data
294 413
+1Сбер запускает новую нейролингвистическую модель GigaChat.
GigaChat может ответить как быстро справиться с тревогой или подсказать, как справиться с грустью и улучшить настроение. Но, помимо этого, нейросеть генерирует ответы и на другие вопросы с помощью метода supervised fine-tuning, reinforcement learning with human feedback, а также на нейросетевом ансамбле NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness).
GigaChat расширяет опыт взаимодействия с поисковыми запросами и учитывает контекст во время генерации ответа. И все это на русском языке.
На данный момент GigaChat находится в статусе закрытого бета-тестирования. Если вас привлекает перспектива стать одним из первых пользователей, получивших бесплатный доступ после его официального релиза, переходите по ссылке в Телеграм-канал.
294 413
+2📸 Omni Aggregation Networks for Lightweight Image Super-Resolution
Omni Self-attention paradigm for simultaneous spatial and channel interactions,mining all the potential correlations across omni-axis.
Omni-SR, легковесный фреймворк для получения высокого разрешения изображений.
🖥 Github: https://github.com/francis0625/omni-sr
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.10244v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/manga109
ai_machinelearning_big_data
294 413
А вы уже успели приобрести жильё по программе льготной ипотеки для IT-специалистов? Нет? Тогда эта новость для вас!
Застройщик ЛСР предлагает в апреле скидки всем, кто оформит IT-ипотеку:
1% — на однокомнатную квартиру или студию;
2% — на двухкомнатную квартиру;
3% — на 3-5-комнатную квартиру.
Скидка предоставляется на покупку недвижимости во всех объектах застройщика. Еще один момент: важно быть сотрудником компании-партнёра ЛСР.
Что делать, если ваша компания не является партнёром застройщика? Подать заявку на её включение в список! Важно: требования к компании включают аккредитацию Минцифры России и использование налоговых льгот.
Подробнее об акции здесь.
Реклама. ООО "ЛСР. НЕДВИЖИМОСТЬ-СЗ" LjN8K2f4Y
294 413
🧑💻 Learning to Program with Natural Language
This project introduces the Learning to Program (LP) method, which aims to learn the task program in text form from the training set using Large Language Models (LLMs) themselves.
Новый проект от Microsoft представляет метод Learning to Program (LP), который позволяет использовать естественный язык в качестве языка программирования для описания процедур задач, делая их легко понятными как для людей, так и для LLM.
🖥 Github: https://github.com/microsoft/naturallanguageprogram
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.10464v1.pdf
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math
ai_machinelearning_big_data
294 413
LLM Zoo: democratizing ChatGPT
Model "Phoenix", achieving competitive performance among open-source English and Chinese models while excelling in languages with limited resources
LLM Zoo - это проект, который предоставляет данные, модели и бенчмарки для больших языковых моделей.
🖥 Github: https://github.com/freedomintelligence/llmzoo
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.10453v1
⭐️ Parameters: https://huggingface.co/FreedomIntelligence/phoenix-chat-7b
ai_machinelearning_big_data
294 413
Understanding INT4 Quantization for Transformer Models: Latency Speedup, Composability, and Failure Cases
В данной работе исследуется возможность использования квантования INT4 для языковых моделей и показываем.
🖥 Github: https://github.com/microsoft/DeepSpeed
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2301.12017v1.pdf
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/multinli
ai_machinelearning_big_data
294 413
Практический вебинар VK Cloud: Погружение в MLflow API. Готовые рецепты и сценарии использования
⏰ Когда: 4 мая, 16:00 по Москве
📍 Регистрация
На вебинаре спикеры покажут основные этапы работы с ML-моделями в MLflow. Вы узнаете, как оценивать и сравнивать модели и выводить их в production.
В программе:
🔹 Принципы работы с MLflow на Jupyter в облаке и решение основных задач: логирования метрик, моделей и параметров.
🔹Сравнение различных ML-моделей и экспериментов с помощью извлеченных метрик.
🔹 Разбор большинства методов MLflow API.
🔹 Деплой ML-модели и демонстрация основных сценариев использования на практике.
Спикеры:
— Александр Волынский, технический менеджер продукта Cloud ML Platform, VK Cloud
— Сергей Артюхин, преподаватель курса «Симулятор ML», karpov.courses
Вебинар будет полезен дата-сайентистам, MLOps- и DevOps-инженерам и аналитикам данных.
Зарегистрироваться
294 413
Stability AI запускает первый набор языковых моделей StableLM
This repository contains Stability AI's ongoing development of the StableLM series of language models and will be continuously updated with new checkpoints. The following provides an overview of all currently available models. More coming soon.
StableLM предназначена для генерации текста и кода и будет использоваться в различных приложениях. Модель обучена и полностью готова к использованию всеми желающими абсолютно бесплатно. В данный момент готовы к использованию языковые модели с 3B и 7B (3 и 7 млрд.) параметрами.
🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/StableLM
🤗 Hugging face: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-chat
ai_machinelearning_big_data
294 413
Inpaint Anything: Segment Anything Meets Image Inpainting
Inpaint Anything is able to remove the object smoothly.
"Inpaint Anything" - новый проект, который позваоляет удалить / заполнить / заменить что угодно на картинке (помощью промпта).
🖥 Github: https://github.com/geekyutao/Inpaint-Anything
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.06790
⭐️ Dataset: https://segment-anything.com/dataset/index.html
ai_machinelearning_big_data
294 413
💻 Навык работы с большими данными открывает путь в ведущие IT-корпорации. Обычно такие корпорации используют MLOps — способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.
📊 Занимаетесь дата-инжинирингом и хотите выйти на новый уровень? Эксперты топовых компаний обучат вас необходимым навыкам на практическом онлайн-курсе «MLOps» от OTUS.
👉 Определите свой уровень подготовки с помощью теста — https://otus.pw/UB4x/
🔥 Пройдете тест, получите велкам-скидку и доступ к 2 предстоящим открытым урокам:
✔️ Построим свой конвейер обучения моделей на Airflow и k8s.
✔️ DataFrame API: от Dask к PySpark
294 413
💻 Graph classification with Transformers
This notebook shows how to fine-tune the Graphormer model for Graph Classification on a dataset available on the hub.
В этой статье мы рассмотрим, как можно выполнять классификацию графов с помощью библиотеки Transformers.
🤗Hugging face blog: https://huggingface.co/blog/graphml-classification
⏩ Intro to Graphs: https://t.me/ai_machinelearning_big_data/3214
🖥 Github: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/notebooks/graphml-classification.ipynb
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05234
⭐️Dataset: https://ogb.stanford.edu/
ai_machinelearning_big_data
294 413
Разработчики, архитекторы, Data Science и R&D-специалисты Нижнего Новгорода, вы здесь? Сбер приглашает вас на инженерный митап RecSys Community, который пройдет 25 апреля в Сo-working Garage 💻
О чем расскажут спикеры?
✔️ Рассмотрят подходы к применению трансформеров в рекомендательных системах и поделятся успешными кейсам.
✔️ Покажут, как используют AmazMe для обработки персонализированных и мультимодальных рекомендаций.
✔️ Раскроют все секреты, какие изменения помогли сделать рекомендательную систему поиска друзей такой точной.
Конечно же, на митапе будут Q&A-сессии, кофе-брейк, розыгрыш мерча и интересное общение. Встречаемся 25 апреля в Co-working Garage по адресу: ул. Октябрьская, д.35. Сбор гостей в 18:30.
Зарегистрироваться!⚡️
294 413
📝 An open, billion-scale corpus of images interleaved with text.
MultimodalC4 is a multimodal extension of c4 that interleaves millions of images with text.
Открытый миллиардный корпус изображений, чередующихся с текстом.
🖥 Github: https://github.com/allenai/mmc4
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.06939v1
⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/c4
ai_machinelearning_big_data
