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
Mostrar más📈 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 39 005 suscriptores, ocupando la posición 3 341 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 16 350 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 39 005 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -358, y en las últimas 24 horas de -11, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.19%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.51% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 026 visualizaciones. En el primer día suele acumular 978 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 12.
- 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 26 agosto, 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.
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
