Data Science by ODS.ai 🦜
前往频道在 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
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Data Science by ODS.ai 🦜 的分析概览
频道 Data Science by ODS.ai 🦜 (@opendatascience) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 38 157 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 534，并在 俄罗斯 地区排名第 16 616 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 38 157 名订阅者。
根据 28 十月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -426，过去 24 小时变化为 -7，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 4.78%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.61% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 823 次浏览，首日通常累积 995 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 6。
- 主题关注点： 内容集中在 контекст, llm, claude, nvidia, api 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 29 十月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
38 157
订阅者
-724 小时
-797 天
-42630 天
正在加载数据
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+26
在0个频道中
九月 '26
+42
在2个频道中
Get PRO
八月 '26
+91
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+76
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+45
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+47
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+56
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+71
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+99
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+63
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+86
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+71
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+73
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+73
在3个频道中
Get PRO
八月 '25
+72
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+77
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+78
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+55
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+83
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+66
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+52
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+65
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+60
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+109
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+84
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+288
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+172
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+267
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+181
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+603
在2个频道中
Get PRO
四月 '24
+497
在2个频道中
Get PRO
三月 '24
+453
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+481
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+527
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+585
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+752
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+719
在1个频道中
Get PRO
九月 '23
+992
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+528
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+518
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+380
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+447
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+557
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+494
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+513
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+655
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+524
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+435
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+482
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+354
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+670
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+554
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+469
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+697
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+762
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+755
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+419
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+473
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+447
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+463
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+678
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+945
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+627
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+747
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+652
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+837
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+636
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+817
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+984
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+1 687
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+40 473
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 29 十月 | 0 | |||
| 28 十月 | 0 | |||
| 27 十月 | +2 | |||
| 26 十月 | 0 | |||
| 25 十月 | +1 | |||
| 24 十月 | +1 | |||
| 23 十月 | +3 | |||
| 22 十月 | +4 | |||
| 21 十月 | +2 | |||
| 20 十月 | 0 | |||
| 19 十月 | 0 | |||
| 18 十月 | 0 | |||
| 17 十月 | 0 | |||
| 16 十月 | +2 | |||
| 15 十月 | +1 | |||
| 14 十月 | +1 | |||
| 13 十月 | +1 | |||
| 12 十月 | 0 | |||
| 11 十月 | 0 | |||
| 10 十月 | +2 | |||
| 09 十月 | +2 | |||
| 08 十月 | 0 | |||
| 07 十月 | 0 | |||
| 06 十月 | 0 | |||
| 05 十月 | 0 | |||
| 04 十月 | +3 | |||
| 03 十月 | 0 | |||
| 02 十月 | 0 | |||
| 01 十月 | +1 |
频道帖子
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/4833| 2 |  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). | 1 388 |
| 3 |  🚀 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 | 1 722 |
| 4 |  +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 😊 | 1 873 |
| 5 | We are starting NOW!
https://www.youtube.com/watch?v=6uS0sLDp_iY | 1 638 |
| 6 |  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 | 2 071 |
| 7 |  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). | 2 246 |
| 8 |  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). | 2 671 |
| 9 | 🔍 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. | 1 |
| 10 |  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. | 569 |
| 11 |  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). | 2 743 |
| 12 |  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? | 2 850 |
| 13 |  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 | 2 993 |
| 14 |  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). | 2 678 |
| 15 | 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 | 3 084 |
| 16 | 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 | 2 945 |
| 17 |  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). | 2 639 |
| 18 |  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! | 2 316 |
| 19 |  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 | 2 192 |
| 20 |  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! | 1 768 |
