Data Science by ODS.ai 🦜
Open in 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
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science by ODS.ai 🦜
Channel Data Science by ODS.ai 🦜 (@opendatascience) in the English language segment is an active participant. Currently, the community unites 38 178 subscribers, ranking 3 529 in the Technologies & Applications category and 16 597 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 38 178 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -435 over the last 30 days and by -9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.65% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 017 views. Within the first day, a publication typically gains 1 010 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as контекст, llm, claude, nvidia, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
38 178
Subscribers
-924 hours
-917 days
-43530 days
Loading data
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+24
in 0 channels
September '26
+42
in 2 channels
Get PRO
August '26
+91
in 0 channels
Get PRO
July '26
+76
in 0 channels
Get PRO
June '26
+45
in 0 channels
Get PRO
May '26
+47
in 0 channels
Get PRO
April '26
+56
in 0 channels
Get PRO
March '26
+71
in 0 channels
Get PRO
February '26
+99
in 2 channels
Get PRO
January '26
+63
in 0 channels
Get PRO
December '25
+86
in 0 channels
Get PRO
November '25
+71
in 0 channels
Get PRO
October '25
+73
in 0 channels
Get PRO
September '25
+73
in 3 channels
Get PRO
August '25
+72
in 0 channels
Get PRO
July '25
+77
in 2 channels
Get PRO
June '25
+78
in 0 channels
Get PRO
May '25
+55
in 0 channels
Get PRO
April '25
+83
in 0 channels
Get PRO
March '25
+66
in 0 channels
Get PRO
February '25
+52
in 0 channels
Get PRO
January '25
+65
in 1 channels
Get PRO
December '24
+60
in 1 channels
Get PRO
November '24
+109
in 0 channels
Get PRO
October '24
+84
in 0 channels
Get PRO
September '24
+288
in 0 channels
Get PRO
August '24
+172
in 1 channels
Get PRO
July '24
+267
in 0 channels
Get PRO
June '24
+181
in 0 channels
Get PRO
May '24
+603
in 2 channels
Get PRO
April '24
+497
in 2 channels
Get PRO
March '24
+453
in 0 channels
Get PRO
February '24
+481
in 0 channels
Get PRO
January '24
+527
in 0 channels
Get PRO
December '23
+585
in 0 channels
Get PRO
November '23
+752
in 0 channels
Get PRO
October '23
+719
in 1 channels
Get PRO
September '23
+992
in 0 channels
Get PRO
August '23
+528
in 0 channels
Get PRO
July '23
+518
in 0 channels
Get PRO
June '23
+380
in 0 channels
Get PRO
May '23
+447
in 0 channels
Get PRO
April '23
+557
in 0 channels
Get PRO
March '23
+494
in 0 channels
Get PRO
February '23
+513
in 0 channels
Get PRO
January '23
+655
in 0 channels
Get PRO
December '22
+524
in 0 channels
Get PRO
November '22
+435
in 0 channels
Get PRO
October '22
+482
in 0 channels
Get PRO
September '22
+354
in 0 channels
Get PRO
August '22
+670
in 0 channels
Get PRO
July '22
+554
in 0 channels
Get PRO
June '22
+469
in 0 channels
Get PRO
May '22
+697
in 0 channels
Get PRO
April '22
+762
in 0 channels
Get PRO
March '22
+755
in 0 channels
Get PRO
February '22
+419
in 0 channels
Get PRO
January '22
+473
in 0 channels
Get PRO
December '21
+447
in 0 channels
Get PRO
November '21
+463
in 0 channels
Get PRO
October '21
+678
in 0 channels
Get PRO
September '21
+945
in 0 channels
Get PRO
August '21
+627
in 0 channels
Get PRO
July '21
+747
in 0 channels
Get PRO
June '21
+652
in 0 channels
Get PRO
May '21
+837
in 0 channels
Get PRO
April '21
+636
in 0 channels
Get PRO
March '21
+817
in 0 channels
Get PRO
February '21
+984
in 0 channels
Get PRO
January '21
+1 687
in 0 channels
Get PRO
December '20
+40 473
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 26 October | 0 | |||
| 25 October | +1 | |||
| 24 October | +1 | |||
| 23 October | +3 | |||
| 22 October | +4 | |||
| 21 October | +2 | |||
| 20 October | 0 | |||
| 19 October | 0 | |||
| 18 October | 0 | |||
| 17 October | 0 | |||
| 16 October | +2 | |||
| 15 October | +1 | |||
| 14 October | +1 | |||
| 13 October | +1 | |||
| 12 October | 0 | |||
| 11 October | 0 | |||
| 10 October | +2 | |||
| 09 October | +2 | |||
| 08 October | 0 | |||
| 07 October | 0 | |||
| 06 October | 0 | |||
| 05 October | 0 | |||
| 04 October | +3 | |||
| 03 October | 0 | |||
| 02 October | 0 | |||
| 01 October | +1 |
Channel Posts
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). | 1 086 |
| 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 | 1 206 |
| 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 😊 | 1 664 |
| 5 | We are starting NOW!
https://www.youtube.com/watch?v=6uS0sLDp_iY | 1 509 |
| 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 | 1 914 |
| 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). | 2 085 |
| 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 |
