Data Science by ODS.ai 🦜
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📈 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 39 005 subscribers, ranking 3 341 in the Technologies & Applications category and 16 350 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 39 005 subscribers.
According to the latest data from 25 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -358 over the last 30 days and by -11 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.19%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.51% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 026 views. Within the first day, a publication typically gains 978 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- 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 26 August, 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.
Ox Alpha уже появилась у пользователей OpenCode, но её происхождение пока официально не раскрыто.
В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
@machinelearning_interview / Папка полезного по ML.
https://x.com/Machinelearrn/status/2090758575475794270Затронуты ли технологические системы ядерных объектов или только административный контур, не уточняется.Организаторов власти официально не называют. Эксперты Dream сообщили, что во внутренней переписке злоумышленников встречалось упрощенное китайское письмо, и связывают атаку с КНР. В ответ Тайвань обновил протоколы защиты и усилил мониторинг инфраструктуры. Комментария китайской стороны по поводу инцидента пока нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM.
Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил.
Рядом уже лежат fuzzing, govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов.
Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже.
Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость.
Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом.
Получается забавно: Go долго критиковали за синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents.
https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/
#Golang #Go #AI #Programming #AIAgents
@Golang_google
Вход: $0,14 за 1 млн токенов
Выход: $0,28 за 1 млн токенов
По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5.
И этот демпинг сработал.
Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку.
Получается классическая стратегия:
сначала - почти бесплатный доступ
потом - массовое распространение
затем - повышение цены
DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее.
Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей.
Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке.
#DeepSeek #LLM #API #AI▫️ 1. Использование ИИ в реальных индустриях: недвижимость, проектирование, автоматизация строительства и производства - Вячеслав Солоницын | Сооснователь Mighty Buildings ($150 млн инвестиций). Основатель Steel Robotics: автономные фабрики для работы с металлом ▫️2. Панельная дискуссия. ИИ изнутри компании. Как трансформируются должности и роли, кто окажется лишним, на кого сейчас спрос? - Сергей Марков | Директор по развитию технологий ИИ, ПАО «Сбербанк» - Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер, технологический предприниматель - Денис Смирнов | Ведуший Исследователь, Basilisk Labs - Модератор: Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер ▫️ 3. Реальность инвестиционного рынка в России 2026: правила игры, существующий запрос и тренды. - Александр Гришканич | Директор по развитию и инвестиционным проектам АО «Нанотроника» (ГК «Элемент»), экс исполнительный директор департаментов управления цифровыми и инновационными активами Газпромбанк ▫️ 4. Панельная дискуссия. Корпоративный запрос: что сейчас покупают корпорации и бигтех. Продукты, обучения, сервисы, данные. - Артём Субботин | создатель ТГК "Силиконовый Мешок" - Сергей Деревцов | Руководитель центра развития бизнеса и аналитики MTS StartUp Hub. - Илья Ивахин | Венчурный инвестор, эксперт по внедрению ИИ в реальный сектор, Работал с МТС, МКБ, Модульбанком, Сколково и Федеральным центром прикладного развития ИИ - Сергей Долгов | Orbital Beam, AI продюсер (ТГК: AI в кубе) Модератор: Артем Субботин | Силиконовый мешок ▫️ 5. Независимость моделей: из чего она состоит, что для нее требуется и насколько она достижима - Максим Савченко | Директор департамента AI, «Салют для бизнеса», СберРегистрация 🎟 P.S: Сегодня вечером будем поднимать цену на билеты. Успей купить билет по низкой цене! _________________________________ 🚀 Бизнес-клуб «Коллайдер» для технологических предпринимателей и тех, кто хочет ими стать 🗓 Все события Коллайдера - Google Календарь 💬 ТГК DeFrens: анонсы и новости 💬 Чат DeFrens 📹 DeFrens YouTube
