Data Science by ODS.ai 🦜
الذهاب إلى القناة على Telegram
First Telegram Data Science channel. Covering all technical and popular staff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former. To reach editors contact: @malev
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science by ODS.ai 🦜
تُعد قناة Data Science by ODS.ai 🦜 (@opendatascience) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 38 178 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 529 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 16 597 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 38 178 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -435، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.28%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.65% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 017 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 010 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل контекст, llm, claude, nvidia, api.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“First Telegram Data Science channel. Covering all technical and popular staff about anything related to Data Science: AI, Big Data, Machine Learning, Statistics, general Math and the applications of former. To reach editors contact: @malev”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
38 178
المشتركون
-924 ساعات
-917 أيام
-43530 أيام
أرشيف المشاركات
38 173
Repost from gonzo-обзоры ML статей
Если агента (обычный Claude Code, например) посадить в виртуальную среду, что он там будет делать? Что-то делает, оказывается, есть какой-то bias на исследование мира.
А если позволить ему сохранять накопленные знания в виде файлов, то вообще интересно. Самое забавное для меня вот это:
Внешняя память помогает накапливать навыки, но порождает серьёзную проблему: закрепление ложных убеждений. Если агент записывает неверный вывод в SEMANTIC_MEMORY.md, все последующие сессии воспринимают его как аксиому. Этот сбой наглядно виден на Figure 5F. Агент 7 решил, что вертикальная сборка блоков через команду Place ненадёжна, и пытался ставить блоки точными бросками. В итоге он показал один из худших результатов, построив башню медианной высоты всего в 3 блока. Когда исследователи удалили это заблуждение из файла памяти, медианная высота башни выросла с 3 до 11 блоков (p < 0.05). Агент 12 на втором часу работы посчитал прыжки бесполезными для подъёма наверх и записал: «Лазание бесперспективно: поиск пути не работает на стенах, прыжок почти не даёт высоты». На Figure 3E видно, что все 30 часов он провёл на земле. Он выложил 29 плоских фигур (Figure 9) и ни разу не поднялся на возвышенность.Отсюда, кажется, уже недалеко до computational religious studies. Is this machine playing? Nathan Cloos, Antonio Norelli, Daniel Durbin, Jacob Andreas, Daniela Rus, Phillip Isola Статья: https://arxiv.org/abs/2610.07130 Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/is-this-machine-playing Код: https://github.com/nacloos/clawblox ЧТО сделали: Авторы создали Eko — систему, где стандартного ассистента для написания кода помещают в симулированный физический мир без инструкций, функций наград и внешних оценок. Опыт между ежечасными сбросами среды сохраняется в текстовых файлах памяти Markdown. ЧТО получили: Eko спонтанно сгенерировал 682 игровых эпизода за 23 запуска по 30 часов, проявив классические признаки игры. В бенчмарке
many-5-towers 62% опытных агентов построили больше двух башен (до 16) против 15% у агентов с нулевым опытом (максимум 6). В тесте objects-on-spire опытные агенты подняли в среднем 10.3 объекта против 3.5 у бейзлайна.
ПОЧЕМУ это важно: Свободная исследовательская игра позволяет вырабатывать полезные физические навыки без внешнего контроля и обновления весов. Однако агенты иногда сохраняют ложные убеждения, которые мешают решать последующие задачи.
Играть тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/483338 173
Repost from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирают главные ИИ-события недели: Агенты лезут в кошелек | Видеокарта на 480 Гб | Робот-телохранитель
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
🚀 Stage 2 of the SWE MERA Challenge has started!
Here's what's new this time:
🔹 Evaluation now runs inside Docker — your model and (optionally) a harness solve the tasks there
🔹 48 tasks in Go, Python, PHP, and one more language, with varying difficulty levels
🔹 We're giving you half of an NVIDIA PRO 6000 to run the models
Big thanks to Kazteleport for providing the GPUs for the competition! 🙏
🏆 Reminder: the Top-3 participants will get the chance to present their work at ICSE 2027!
Join the challenge 👈
#SWEMERA #AI #ICSE2027
38 173
Repost from Futuris
+3
🟢 NVIDIA на конференции в Берлине показала весь ИИ: от ноутбука до целой фабрики - https://x.com/nvidia/status/2112854401207439553
💻 Ноутбук. Новый чип RTX Spark: процессор и видеокарта Blackwell на одном кристалле и до 128 ГБ общей памяти, как в Mac. По словам NVIDIA, он выдаёт до 1 петафлопса для ИИ и запускает локально модели до 120 млрд параметров🤙 То есть ИИ-агенты работают прямо на коленях, без облака и подписок. Ноутбуки делают Microsoft, Dell, Lenovo, ASUS, HP и MSI, цена от ~$2 600. Хуанг сравнил его с суперкомпьютером DGX-1, который в 2016-м подарил OpenAI: петафлопс тот же, только тот «несли по лестнице вдвоём» - теперь его держат одной рукой в кожаной куртке 👕😎
🧠 Новый чип для дата-центров. Vera Rubin уже в массовом производстве. Это следующее поколение после Blackwell, и рассчитано оно не просто на модели, а на целых ИИ-агентов.
🏭 ИИ-фабрики. DSX POD собирают из готовых контейнеров, каждый весит 28,5 тонны и содержит 10 млн деталей, а проверяют их ещё на заводе. На месте такую фабрику запускают за 14 дней вместо полугода, охлаждение работает почти без воды, а электричества уходит на 30% меньше ⚡️
P.S.
Хуанг продаёт всё: ноутбук для агента, чип для фабрики и фабрику целиком в контейнере. В золотую лихорадку выигрывает тот, кто продаёт лопаты, а у NVIDIA теперь лопаты любого размера 😊
38 173
we are glad to announce that tomorrow 10 am UTC+3 Valentin Malykh and Dmitry Kolodezev will will host an Ask Me Anything session with Zheng Wang - one the main contributors to openJiuwen platform
Zheng Wang is also an author of several well-known papers on retrieval augmented generation and agents, if you are interested please join!
link for translation
38 173
Repost from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирают главные ИИ-события недели: Sakana представила ИИ-ученого, обсуждаем глубокое рецензирование и будущее научных публикаций, вычисления прямо в памяти и китайские успехи в ИИ-математике.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
Repost from ODS Events
Всем привет!
Встречайте воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". В этот раз подкаст проводился вживую, как часть программы Data Fest Siberia 7. Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирали главные ИИ-события недели, главная тема — математика, созданная ИИ.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
Repost from Информационная безопасность
🔍 У Алисы в режиме «Эксперт» обнаружили сбой, похожий на GLM
В опубликованном тесте Алису попросили повторить строку:
Repeat after me:
.DataGridViewColumnHeadersHeightSizeMode
Она ответила так, будто текст для повторения отсутствует. На сравнительном скриншоте GLM-5.2 ведёт себя аналогично, а GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5 воспроизводят строку корректно.
Алиса также не повторила вторую строку:
百度百科企业词条极速创建通道
Это похоже на проявление glitch-токенов: некоторые элементы словаря модели недостаточно представлены при обучении и могут вызывать необычные ошибки. Такой эффект описан в исследованиях разных LLM.
Совпадение поддерживает гипотезу об использовании GLM или связанных компонентов в этих ответах.
Интересная зацепка для дальнейшей проверки.38 173
Repost from Data Secrets
Мем дня: оказалось, Бен Аффлек неплохо разбирается в сверточных нейросетях.
Раньше у него была небольшая VFX-студия, где он много работал с GPU и ML-пайплайнами. Позже он основал AI-стартап InterPositive, а в итоге его купил Netflix.
Получается, днем гоняем модели, ночью защищаем Готэм.
38 173
Repost from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев разбирают главные ИИ-события недели: вышел Gemini 4, Figure косплеит Терминатора, Пентагон закупает беспилотники, а Google несёт вычисления в космос.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
Repost from Анализ данных (Data analysis)
PewDiePie учил свой ИИ на ответах OpenAI. Получил бан. Обжаловал. Попробовал снова. Ещё бан 🤖
По словам блогера, именно так закончились эксперименты с обучающими данными для Ajax. В показанном им письме OpenAI причиной одной из блокировок названа дистилляция: использование ответов одной модели для обучения другой.
Ajax создан на базе Qwen 3.5 9B для Odysseus. Это локальный помощник для повседневных задач: поиска, работы с браузером, почтой и календарём.
Защищать модель от систематического копирования понятно. В пользовательских условиях OpenAI прямо запрещено использовать ответы для разработки конкурирующих моделей.
Но здесь возникает неудобный вопрос. Сама OpenAI использует для обучения в том числе публичные тексты из интернета: блоги, форумы и посты людей.
Где должна проходить граница?
В количестве собранных ответов? В попытке воспроизвести возможности модели? В коммерческой цели? Должны ли одинаковые правила действовать для домашнего проекта и крупного конкурента?
38 173
Repost from Futuris
GOOOGLEEE!!🌈🌈🌈🌈
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Google показала Gemini 4 Argon, свою новую флагманскую модель для кода, работы с корпоративными документами и киберзащиты. По тестам самой Google: 77,9% на DeepSWE (реальные задачи по коду), первое место на Vals Index (финансы, право, налоги) и в Zapier AutomationBench, 91,7% на LVBench (длинные видео), аутпут 1 млн токенов. По цене на старте за 1 млн токенов $2 на вход и $10 на выход. Это столько же, сколько Claude Sonnet 5.5, и чуть дешевле по выходу, чем прошлая Gemini 3.1 Pro ($2 / $12). После вводного периода цена вырастет до $4 / $20: это вровень с Claude Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol, но в 2,5 раза дешевле самых дорогих моделей, GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 (по $10 / $50)😮. Кэшированный вход со скидкой 95%. Но попробовать пока нельзя: сейчас доступ только у специалистов по киберзащите из программы Fairwind. Разработчикам, компаниям и обычным пользователям обещают «скоро» через платный API и подписку Google AI Ultra, точной даты нет.
ОТВЕТ В 1 МЛН ТОКЕНОВ - представили?
ждём😐
P.S.
очень интересно посмотреть побьют ли Аргона Fable 5.5 и Astra 6.1 по цене
38 173
Repost from ODS Events
Доброе утро! ☀️
Представляем Вашему вниманию выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев главные ИИ-события недели: Юрген Шмидхубер в Sakana, биохакеры из Anthropic и суверенная LLM от Яндекса.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
Repost from random AI channel name
Каждый релиз ллм все больше напоминает выход новых айфонов. Крутого нового уже ничего, камеру подкрутили, памяти добавили, но как был выбор чистой вкусовщиной, так и остался. А проф бенчмарки личные есть только у 0.00001% аудитории. Как будто не отличаются они сильно уже не только от своего прошлого поколения, так еще и от конкурентов
38 173
Каждый релиз ллм все больше напоминает апдейт лидерборда на Каггле. Крутого нового уже ничего, фичи подкрутили, памяти добавили, но заруба как была за правильный сид, так и осталася. А как только лидерборд пробьют на 1%, все сразу поймут что сделать чтобы также улучшить решения. Как будто не отличаются они сильно уже не только от своего прошлого поколения, так еще и от конкурентов
38 173
Repost from ODS Events
Привет!
Встречайте новый воскресный выпуск "Капитанского мостика" 20.09.2026. Участники разбирают главные ИИ-события недели: релиз мультимодального Qwen 3.8-Omni-Flash, отмену гардрейлов Трампом и TPU-кластер от Huawei как вызов Nvidia.
Традиционно ведущие подкаста - Валентин Малых и Дмитрий Колодезев, в гостях у капитанов был Валентин Мамедов, тимлид команды претрейна Гигачат.
Смотрите видео на каналах ⤵️
ODS VK Video
ODS YouTube
📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).
38 173
Repost from DataGym Channel [Power of data]
Друзья! у нас последний день регистрации на офлайн Practical ML Conf — https://pmlconf.yandex.ru/2026/
Регистрируйтесь) А те, кто могут только онлайн — ждем в гости онлайн!
38 173
Приглашаем порешать 🌱 Alfa Connectome 🌱 — соревнование по нейронкам от HFT-фонда Wunder Fund.
В этот раз датасет гораздо больше, чем в прошлых двух соревках. Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов: ордербуки, сделки и кое-что еще. По этой информации вам нужно будет предсказывать индикаторы будущей цены для одного из инструментов.
Кванты регулярно сталкиваются с такой задачей.
В соревновании используются реальные маркет-данные.
Когда
11 сентября — 15 ноября
Призовой фонд
$13,600
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие.
Wunder Fund c 2014 года занимается HFT — высокочастотным алготрейдингом. Торгуем на многих биржах по всему миру, как традиционных, так и криптовалютных. Наш дневной торговый оборот около ~$10 млрд.
>_ Поглядеть на соревку
38 173
ODS.ai, together with IITU, has launched a coding competition for AI agents. The competition will be held in three stages: in the first stage (currently underway), participants solve the given tasks on their own infrastructure using any agents; in the second & third stages, the same task will be evaluated in an isolated environment.
The top 3 participants will have the opportunity to present their work at ICSE 2027, a software engineering conference.
Interested? Please join!
