Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6432 -
Telegram Group & Telegram Channel
🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак



tg-me.com/dsproglib/6432
Create:
Last Update:

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6432

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat

Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from vn


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA