Анализ данных (Data analysis)
46.9K subscribers
2.58K photos
297 videos
1 file
2.24K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
🧠 Ming-Flash-Omni-Preview - новый ориентир для omni-modal моделей с архитектурой 103B-A9B Sparse MoE, сочетающей мощь и эффективность.

📸 1. Контролируемая генерация изображений
Модель вводит концепт Generative Segmentation-as-Editing - можно править изображение на уровне пикселей. На бенчмарке GenEval — впечатляющий результат 0.90.

🎬 2. Понимание потокового видео
Расширенные возможности для детального анализа аудио-видео потоков в реальном времени — понимание контекста, сцен и звука синхронно.

🏹GitHub: https://github.com/inclusionAI/Ming
🤗Hugging Face: https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview
🤖ModelScope: https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview

#OpenSourceModels #AI #OmniModal #MingFlash
5👍2🔥1
ИИ идут ва-банк: исследователь устроил настоящий покерный турнир между топовыми LLM.

Покер — игра с неполной информацией, а значит идеальный полигон, чтобы проверить, как модели ведут себя в условиях риска, стратегии и блефа.

Без подсказок и внешней помощи — только один промпт и чистая логика. При этом каждая модель выбирает свою стратегию, будто у неё есть «характер».

В топе — Grok 4 с прибылью $25 000, за ним идут OpenAI o3 и Claude 4.5. 🤑

Следить за игрой и мыслями ИИ можно здесь: https://pokerbattle.ai/event
👍9🔥61
📘 На Stepik вышел курс — «LangChain: с нуля до продакшн LLM-приложений»

Нужен не игрушечный бот, а воспроизводимый RAG-пайплайн с метриками и сервисом? Этот курс — про путь «ноутбук → FastAPI → прод».

🔍 Что вы получите
• RAG по PDF с цитированием источников и гибридным поиском (BM25 + вектор + rerank); контроль галлюцинаций через метрики (precision/recall@K, citation-rate)
• Инструменты и агенты для анализа данных: Pandas-задачи, структурированный JSON-вывод под отчёты/дашборды
• Продакшн-контур: FastAPI-сервис, логирование латентности/токенов, PromptOps (версии/A/B), базовый SLA-мониторинг

🎓 Сертификат по завершении — можно добавить в резюме или LinkedIn

🚀 Начните сегодня и получите скидку 25% в течение 72 часов

👉 Пройти курс на Stepik