ML Underhood

Telegram @mlunderhood

⚔ Compare ☆ Follow Own this channel?

🔄 Data last refreshed 18 hours ago

🤝

Make a deal with ML Underhood

🔒 Paid proposals held safely in escrow — released only when the work's approved.

Subscribers

4.8K

🎁 Free analysisfor ML Underhood

🕵️Fake Followers CheckReal-audience % & bot risk→ 📊Engagement rateBenchmarked vs. peers→ 💰What they chargeFair sponsored-post price→

Known for

Выкатили Sona Technical Report — о модели, которая заменила весь рекомендательный стек Яндекс Музыки В этом месяце у службы рекомендательных технологий Яндекса произошли сразу два больших релиза. Сначала показали вторую версию Gryphon — unified-архитектуры, которая объединяет в себе кандидатогенерацию и ранжирование. Это альтернативный OneRec подход к построению рекомендательных end-to-end-модел

2.3K views Выкатили Sona Technical Report — о модели, которая заменила весь рекомендательный стек Яндекс Музыки В этом месяце у службы рекомендательных технологий Яндекса произошли сразу два больших релиза. Сначала показали вторую версию Gryphon — unified-архитектуры, которая объединяет в себе кандидатогенерацию и ранжирование. Это альтернативный OneRec подход к построению рекомендательных end-to-end-модел

Конференция за конференцией — мы на SIGIR 2026! В эти дни в Мельбурне проходит конференция по исследованиям и разработке информационного поиска. И мы уже там, чтобы посмотреть (и вам показать) интересное, а также представить собственную работу — Gated Bidirectional Linear Attention for Generative Retrieval. В рекомендательных системах generative retrieval обычно строится по схеме «энкодер–декоде

2.2K views Конференция за конференцией — мы на SIGIR 2026! В эти дни в Мельбурне проходит конференция по исследованиям и разработке информационного поиска. И мы уже там, чтобы посмотреть (и вам показать) интересное, а также представить собственную работу — Gated Bidirectional Linear Attention for Generative Retrieval. В рекомендательных системах generative retrieval обычно строится по схеме «энкодер–декоде

Registers Matter for Pixel-Space Diffusion Transformers Сегодня разбираем свежую статью от команды Visual GenAI в Yandex Research на тему регистров в картиночных диффузионках. Немного контекста Изначально регистры придумали для визуальных трансформеров. В self-supervised-моделях вроде DINO обнаружили «артефакты»: некоторые патч-токены получали слишком высокие нормы, а CLS-токен начинал смотреть

2K views Registers Matter for Pixel-Space Diffusion Transformers Сегодня разбираем свежую статью от команды Visual GenAI в Yandex Research на тему регистров в картиночных диффузионках. Немного контекста Изначально регистры придумали для визуальных трансформеров. В self-supervised-моделях вроде DINO обнаружили «артефакты»: некоторые патч-токены получали слишком высокие нормы, а CLS-токен начинал смотреть

Выложили препринт второй части Gryphon о рекомендациях в Яндекс Музыке О первой статье Gryphon мы уже рассказывали. Теперь вышла вторая работа, Gryphon-v2: One Model in Place of a Cascade, где мы попробовали заменить одной моделью весь рекомендательный каскад. В первой версии Gryphon уже объединял Semantic-ID generation и item-level scoring. Пользовательская история кодировалась один раз, а дал

1.8K views Выложили препринт второй части Gryphon о рекомендациях в Яндекс Музыке О первой статье Gryphon мы уже рассказывали. Теперь вышла вторая работа, Gryphon-v2: One Model in Place of a Cascade, где мы попробовали заменить одной моделью весь рекомендательный каскад. В первой версии Gryphon уже объединял Semantic-ID generation и item-level scoring. Пользовательская история кодировалась один раз, а дал

📣 Post reach

1.8K

Avg views / post

37.9%

Reach vs followers

🔥 Top post: Выкатили Sona Technical Report — о модели, которая заменила весь · 2.3K views

Recent posts

View on Telegram ↗

🔥 Top post Выкатили Sona Technical Report — о модели, которая заменила весь рекомендательный стек Яндекс Музыки В этом месяце у службы рекомендательных технологий Яндекса произошли сразу два больших релиза. Сначала показали вторую версию Gryphon — unified-архитектуры, которая объединяет … 👁 2.3K

Фрод и безопасность на KDD: заметки с трёх треков Продолжаем рассказывать о том, что было на KDD. В этот раз интересным поделится аналитик из группы внешних угроз и безопасности Владислав Альчиков. Ему слово. Помимо классических треков … 👁 990

Обзор подходов по uplift-моделированию на KDD 2026 KDD 2026 в Южной Корее подошла к концу. Разберём несколько работ, связанных с uplift-моделированием, которые представили на конференции. Все они — от китайских бигтехов и с подтверждённым… 👁 1.6K

Выложили препринт второй части Gryphon о рекомендациях в Яндекс Музыке О первой статье Gryphon мы уже рассказывали. Теперь вышла вторая работа, Gryphon-v2: One Model in Place of a Cascade, где мы попробовали заменить одной моделью весь р… 👁 1.8K

Registers Matter for Pixel-Space Diffusion Transformers Сегодня разбираем свежую статью от команды Visual GenAI в Yandex Research на тему регистров в картиночных диффузионках. Немного контекста Изначально регистры придумали для визуальн… 👁 2K

Конференция за конференцией — мы на SIGIR 2026! В эти дни в Мельбурне проходит конференция по исследованиям и разработке информационного поиска. И мы уже там, чтобы посмотреть (и вам показать) интересное, а также представить собственную р… 👁 2.2K

📊 Channel activity & format

Posting cadence

1.4 / week

A lower-frequency channel — each post lands with more weight.

Content format

Mostly images

An image/graphic-led channel — suits announcements, drops and visual promos. Recent: 0 video · 6 image.

💡 Facts

👁️Averages 1.8K views per post.

🕵️ Fake follower check

Estimated

55/100

Fair Credibility score

~77%

Mixed Real audience

Medium Fake-follower risk

Low Data confidence

Est. 77% real, active audience · Medium fake-follower risk.
Engagement (~0.4× of followers engage each post) is around typical for Telegram.

Low confidence — few signals are public for this listing, so treat it as a rough screen. Heuristic estimate from engagement, follower ratios, account age & growth — a screening signal, not a guarantee.

About

Рассказываем, чем живёт ML в Яндексе, и обсуждаем важные новости индустрии. Вопросы и предложения > @yandex_ml_brand

📸 Gallery

🔀 Audience overlap

Estimated

Estimated shared audience with similar creators — useful for avoiding overlap (or doubling down) when planning a campaign.

. ПЕРЕХОДНИК ппкф 17%

Я люблю Васильевский остров 16%

Praden the Social Butterfly 14%

ShahVani | شهوانی 12%

Катерина Шпица 12%

Арина Живаго | Лига Мечтателей 10%

More like this

Find more →

Telegram ＋

Praden the Social Butterfly

Арина Живаго | Лига Мечтателей

Я люблю Васильевский остров

@ilovevospb

10.5K Subscribers

Frequently asked questions

How much does ML Underhood charge for a sponsorship?

ML Underhood hasn't published fixed prices yet. Send a proposal through SocialDB and agree terms directly — your payment is held in escrow until the work is approved.

How do I contact ML Underhood for a brand deal or collaboration?

Send a paid deal or collab request right here on SocialDB — we notify ML Underhood, and once they accept, your payment is held safely in escrow and released when the work is approved. You don't need to track down an email.

How many subscribers does ML Underhood have?

ML Underhood has 4,770 subscribers on Telegram.

Auto-generated from Telegram's public data — no affiliation with or endorsement by SocialDB. Is this you? Claim it · Remove

ML Underhood

Make a deal with ML Underhood

Known for

📣 Post reach

Recent posts

📊 Channel activity & format

💡 Facts

🕵️ Fake follower check

About

📸 Gallery

🔀 Audience overlap

More like this

Frequently asked questions

✉ Message ML Underhood

🎤 Event / appearance with ML Underhood