![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Kanalga Telegram’da o‘tish
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Ko'proq ko'rsatish![Tarmoq: Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi
Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 19 676 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 664-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 344-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 19 676 obunachiga ega bo‘ldi.
06 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -96 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.57% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.51% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 489 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 888 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 4 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent llm, nvidia, контекст, openai, архитектура kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 07 Noyabr, 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.
19 676
Obunachilar
-424 soatlar
-247 kun
-9630 kun
Postlar arxiv
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
ИТ-команда Гринатома ищет опытного специалиста по машинному обучению для разработки продуктовых сервисов, связанных с обработкой естественного языка. Вам предстоит генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать модели машинного обучения, писать тесты и взаимодействовать с командой проекта. Требуются отличные знания Python, опыт работы с DL-фреймворками, понимание принципов работы нейросетей, а также навыки работы с Linux. Будет плюсом опыт работы с системами логирования, backend-технологиями и поисковыми движками.
Мы предлагаем современные рабочие места, гибкий график, возможность выбора формата работы, обучение и развитие, карьерные возможности, социальные программы и корпоративную жизнь.
👉Узнать подробности и откликнуться можно тут: https://hh.ru/vacancy/104719493
😎CDM: надежная метрика для справедливой и точной оценки распознавания формул
Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex.
В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении.
Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
21 сентября в расслабленной обстановке на свежем воздухе пройдёт Код-пленэр от Яндекса!
Встретимся с коллегами из Яндекса, чтобы порисовать кодом в саду, послушать про творчество в IT, поделиться опытом решения рабочих и не только проектов и подышать свежим воздухом в одну прекрасную сентябрьскую субботу.
Главным событием станет воркшоп по p5.js. На нём ваши навыки программирования пригодятся неожиданным образом: с помощью кода вырастите дерево, которое станет частью общего диджитал-леса.
Вечером мы увидим получившийся лес на большом экране. А потом завершим день у костра под DJ-сеты.
Заполняйте форму как можно подробнее и регистрируйтесь!
До встречи на Код-пленэре! 🔥
📹Новая версия YandexART (Vi) — как она устроена?
В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов.
Читать...
Центральный университет приглашает на курсы тех, кто уже силен в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков!
Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам оффлайн и онлайн, так что можно совмещать с работой.
Курсы подойдут ML-инженерам, дата-саентистам и аналитикам от уровня джуниор+ до сеньор позиций, поэтому, помимо топовых преподавателей из ВШЭ, МФТИ, ШАД, победителей международных соревнований и практиков из индустрии, вас ждет еще и сильное комьюнити!
Подробнее о курсах и университете здесь.
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
😎Mini-Omni: Language Models Can Hear, Talk While Thinking in Streaming
Сквозная разговорная модель на основе аудио, способная к речевому взаимодействию в реальном времени.
метод также помогает сохранить языковые возможности исходной модели с минимальным ухудшением, что позволяет другим работам устанавливать возможности взаимодействия в реальном времени.
Mini-Omni — это первая полностью сквозная модель с открытым исходным кодом для речевого взаимодействия в реальном времени, предлагающая ценный потенциал для будущих исследований.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
InkubaLM: A small language model for low-resource African languages
InkubaLM, небольшая языковая модель с 0,4 миллиарда параметров, которая достигает производительности, сопоставимой с моделями со значительно большим количеством параметров и более обширными данными обучения для таких задач, как машинный перевод, вопросы и ответы, AfriMMLU и задача AfriXnli.
В частности, InkubaLM превосходит многие более крупные модели в анализе настроений и демонстрирует замечательную согласованность на нескольких языках.
Эта работа представляет собой решающий шаг в оспаривании общепринятой парадигмы, согласно которой эффективные языковые модели должны полагаться на значительные ресурсы.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как мы обучали нейросеть распознавать юридические документы
• Топ-7 высокооплачиваемых профессий в сфере ИИ
• Создание искусственного датасета для обучения модели с использованием Paddle OCR
🗣Яндекс анонсировал Practical ML Conf, которая пройдет 14 сентября и будет доступна для просмотра онлайн
Это мероприятие, на котором Яндекс ежегодно анонсирует свои крупные запуски и делится опытом.
Все подробности и регистрация тут
@Devsp — Подписаться
