Привет, у меня сегодня для вас подборка каналов.
В основном — PR, но есть и интернет-маркетинг.
Каналы крутые, Маша Лапук в представлении, думаю, не нуждается, но есть и интересные авторские каналы. Выбирайте на свой вкус, подписывайтесь, ставьте лайк :)
1. PR Perfect — Канал Кристины Петровой, основателя коммуникационного агентства PR Perfect. Автор пишет о том, как продвигать себя и свой бизнес, дает практические рекомендации, делится актуальными новостями сферы и полезной информацией о работе в Telegram, ведении здесь собственных каналов. Проводит прямые эфиры с приглашёнными экспертами из коммуникационной сферы и не только.
2. Все про интернет-маркетинг - WebCanape — авторский канал эксперта Яндеса по обучению и директора по маркетингу WebCanape Евгения Чуранова.
3. Отъехавшая пресс-служба — Канал Анастасии Журавлевой, которая ранее возглавляла PR в QiWI Group, а сейчас PR-директор в компании YADRO. Анастасия рассказывает о мировых трендах и современных технологиях. Также делится личными историями про PR, своим опытом и полезными исследованиями.
4. Baltic Weekend — канал того самого форума по коммуникациям. Здесь актуальные новости из мира PR, маркетинга, digital и бизнеса. Каждую неделю в прямом эфире ведут высокие разговоры о пиаре и новомодных трендах с лидерами отрасли. #BWнавсегда.
5. Vinci means PR — Новостной канал Марии Лапук, основателя PR-агентства Vinci Agency. Здесь регулярно публикуются актуальные новости в сфере PR и маркетинга, а также живо подаются интересные факты из сферы коммуникаций и бизнеса в целом.
#DL
📱
Zeus New Pytorch Ecosystem Tool
Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads.
🖥Github
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#dl
Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
#dl
A few cool ideas in this model.
Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog
https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
#dl
There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU.
https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/
I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
#dl
This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
#dl
Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing.
Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948