Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
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. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Data Science | Machinelearning [ru] analitikasi
Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 021 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 726-o'rinni va Rossiya mintaqasida 33 725-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 021 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -63 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.21% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.21% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 645 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 843 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 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.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 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.
20 021
Obunachilar
-324 soatlar
-507 kunlar
-6330 kunlar
Postlar arxiv
🤨Можно ли доверять GPT-4o конфиденциальные данные?
В этой статье мы разберемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных».
Читать...
🔍MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models
Обучаемый метод обрезки, который устанавливает полуструктурированную разреженность в LLM, направленный на снижение вычислительных издержек во время вывода.
Вместо разработки нового критерия важности MaskLLM явно моделирует шаблоны N:M как обучаемое распределение с помощью выборки Gumbel Softmax.
Этот подход облегчает сквозное обучение на больших наборах данных.
Он позволяет настраивать маски для безпотерьного применения разреженности 2:4 к нижестоящим задачам или доменам.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🔒Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI)
В этой статье мы рассмотрим основные стратегии защиты ваших моделей и приложений искусственного интеллекта.
Читать...
⚡️ IT-обучение теперь в Telegram!
В cвязи с недавнем замедлением Ютуба — лучшие обучающие каналы переехали в Telegram
Вот каналы для айтишников:
🖥 Data Science: @DataScience
📱 Python: @Python
📱 GitHub: @GitHub
⚙️ Backend: @Backend
🤓 Общее айти: @portalToIT
📱 Frontend: @Frontend
👩💻 Java: @Java
👩💻 C#: @Csharp
👩💻 С/С++: @Cpp
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩💻 Golang: @Golang
🖥 PHP: @PHP
👩💻 Моб. разработка: @MobDev
👩💻 Разработка игр: @GameDev
👩💻 DevOps: @DevOps
🤔 Хакинг & ИБ: @InfoSec
🐞 Тестирование: @QA
📱 Маркетинг: @Marketing
🖥 Дизайн: @Design
➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🤨Как настроить LLM на локальном сервере? Пошаговое руководство для ML-специалистов
В этой статье мы рассмотрим инструменты для оптимизации расходов, включая квантизацию и LoRA-адаптеры.
Читать...
🤖Геймдев и ИИ: как нейросети меняют правила игры
В этой статье мы рассмотрим различные аспекты применения ИИ в индустрии, его влияние на будущее видеоигр и даже рассмотрим первый в мире нейросетевой игровой движок.
Читать...
Разбираешься в AI? Покажи, на что способен – прими участие в международном соревновании AI Journey Contest. Призовой фонд – более 8 миллионов рублей!
Задачи, как всегда, масштабные и амбициозные. Участникам предстоит работать с SOTA-технологиями, выбрав одну или несколько из предложенных задач:
✔ Emotional FusionBrain 4.0 — создать мультимодальную модель, которая умеет круто понимать видео, отвечает на сложные вопросы и «чувствует» человеческие эмоции.
✔ Multiagent AI — разработать мультиагентную RL-систему, где агенты будут объединяться в различные схемы кооперации при решении задач. Эта задача суперполезна для научных исследований.
✔ Embodied AI — сделать робота-помощника, который будет решать сложные задачи взаимодействия с окружающей средой и человеком, общаясь на естественном языке.
✔ E-com AI Assistant — используя LLM GigaChat, создать AI-ассистента, который сможет рекомендовать пользователям релевантные товары для покупки на маркетплейсе Мегамаркет.
Кстати, в решении задач тебе может помочь нейросетевая модель GigaChat и другие AI-разработки Сбера!
Следующий шаг в развитии AI – за тобой! Переходи по ссылке, регистрируйся и успей решить задачи до 28 октября! Соревнование проводится при поддержке Института AIRI.
🧐Что такое Sampling method и как он работает в моделях нейросети Stable Diffusion
В этой статье мы рассмотрим метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX.
Читать...
😎DreamWaltz-G: Expressive 3D Gaussian Avatars from Skeleton-Guided 2D Diffusion
Новая обучающая структура для генерации анимируемых 3D-аватаров из текста.
Ядро этой структуры лежит в скелетно-управляемой перегонке оценок и гибридном 3D-представлении гауссова аватара.
В частности, предлагаемая скелетно-управляемая перегонка оценок интегрирует элементы управления скелета из 3D-шаблонов человека в 2D-модели диффузии, повышая согласованность надзора SDS с точки зрения вида и позы человека.
Это облегчает генерацию высококачественных аватаров, смягчая такие проблемы, как множественные лица, дополнительные конечности и размытие.
Обширные эксперименты показывают, что DreamWaltz-G очень эффективен в создании и анимации 3D-аватаров, превосходя существующие методы как по визуальному качеству, так и по выразительности анимации.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
• Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
• Полный гид по бенчмаркам LLM
🤙Полный гид по бенчмаркам LLM
В этой статье мы рассмотрим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков.
Читать...
❓Хотите узнать, как улучшить производительность вашего PostgreSQL-сервера и создавать собственные расширения?
Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем:
- архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти;
- роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность;
- как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний.
Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
😎Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer.
Читать...
🔒Шифруй то, шифруй это, или LLM под замком
В этой статье мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель.
Читать...
🤩От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
В этой статье расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий.
Читать...
👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU
В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.
Читать…
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
• Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM
• Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами
🤩о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ
В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.
Читать...
🤖Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ
В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.
Читать...
