Data Science by ODS.ai 🦜
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
El canal Data Science by ODS.ai 🦜 (@opendatascience) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 38 178 suscriptores, ocupando la posición 3 529 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 16 597 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 38 178 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -435, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.28%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.65% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 017 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 010 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como контекст, llm, claude, nvidia, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
38 178
Suscriptores
-924 horas
-917 días
-43530 días
Cargando datos
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+25
en 0 canales
septiembre '26
+42
en 2 canales
Get PRO
agosto '26
+91
en 0 canales
Get PRO
julio '26
+76
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+45
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+47
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+56
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+71
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+99
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+63
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+86
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+71
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+73
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+73
en 3 canales
Get PRO
agosto '25
+72
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+77
en 2 canales
Get PRO
junio '25
+78
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+55
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+83
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+66
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+52
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+65
en 1 canales
Get PRO
diciembre '24
+60
en 1 canales
Get PRO
noviembre '24
+109
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+84
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+288
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+172
en 1 canales
Get PRO
julio '24
+267
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+181
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+603
en 2 canales
Get PRO
abril '24
+497
en 2 canales
Get PRO
marzo '24
+453
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+481
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+527
en 0 canales
Get PRO
diciembre '23
+585
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+752
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+719
en 1 canales
Get PRO
septiembre '23
+992
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+528
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+518
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+380
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+447
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+557
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+494
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+513
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+655
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+524
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+435
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+482
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+354
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+670
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+554
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+469
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+697
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+762
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+755
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+419
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+473
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+447
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+463
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+678
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+945
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+627
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+747
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+652
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+837
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+636
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+817
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+984
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+1 687
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+40 473
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 27 octubre | +1 | |||
| 26 octubre | 0 | |||
| 25 octubre | +1 | |||
| 24 octubre | +1 | |||
| 23 octubre | +3 | |||
| 22 octubre | +4 | |||
| 21 octubre | +2 | |||
| 20 octubre | 0 | |||
| 19 octubre | 0 | |||
| 18 octubre | 0 | |||
| 17 octubre | 0 | |||
| 16 octubre | +2 | |||
| 15 octubre | +1 | |||
| 14 octubre | +1 | |||
| 13 octubre | +1 | |||
| 12 octubre | 0 | |||
| 11 octubre | 0 | |||
| 10 octubre | +2 | |||
| 09 octubre | +2 | |||
| 08 octubre | 0 | |||
| 07 octubre | 0 | |||
| 06 octubre | 0 | |||
| 05 octubre | 0 | |||
| 04 octubre | +3 | |||
| 03 octubre | 0 | |||
| 02 octubre | 0 | |||
| 01 octubre | +1 |
Publicaciones del Canal
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). | 1 247 |
| 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 | 1 610 |
| 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 😊 | 1 787 |
| 5 | We are starting NOW!
https://www.youtube.com/watch?v=6uS0sLDp_iY | 1 577 |
| 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 | 1 994 |
| 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). | 2 204 |
| 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 |
