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 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.
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.