es
Feedback
Fun Science

Fun Science

Ir al canal en Telegram

Личные заметки: Технологии, бизнес, наука и космос. Все что показалось интересным.

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Fun Science

El canal Fun Science (@funscience) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 34 367 suscriptores, ocupando la posición 429 en la categoría Hechos y el puesto 18 497 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 34 367 suscriptores.

Según los últimos datos del 06 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -34, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.43%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.81% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 555 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 308 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como лаборатория, физика, индекс, рана, софт.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Личные заметки: Технологии, бизнес, наука и космос. Все что показалось интересным.”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 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 Hechos.

34 365
Suscriptores
-324 horas
-447 días
-3430 días
Atraer Suscriptores
oct '26
octubre '26
+5
en 0 canales
septiembre '26
+154
en 3 canales
Get PRO
agosto '26
+30
en 4 canales
Get PRO
julio '26
+37
en 1 canales
Get PRO
junio '26
+60
en 1 canales
Get PRO
mayo '26
+88
en 1 canales
Get PRO
abril '26
+30
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+38
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+46
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+254
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+36
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+45
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+53
en 3 canales
Get PRO
septiembre '25
+22
en 3 canales
Get PRO
agosto '25
+32 727
en 39 canales
Get PRO
julio '25
+317
en 7 canales
Get PRO
junio '25
+33
en 1 canales
Get PRO
mayo '25
+57
en 3 canales
Get PRO
abril '25
+78
en 3 canales
Get PRO
marzo '25
+5 837
en 4 canales
Get PRO
febrero '25
+94
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+106
en 1 canales
Get PRO
diciembre '24
+5 881
en 1 canales
Get PRO
noviembre '24
+44
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+49
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 836
en 2 canales
Get PRO
agosto '24
+69
en 2 canales
Get PRO
julio '24
+34
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+24
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+124
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+156
en 1 canales
Get PRO
marzo '24
+120
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+256
en 2 canales
Get PRO
enero '24
+127
en 1 canales
Get PRO
diciembre '23
+134
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+53
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+21
en 1 canales
Get PRO
septiembre '23
+7
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+5
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+54
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+23
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 033
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+3 570
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+5 238
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+3 298
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+6 437
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+7 265
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+5 779
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+2 506
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+2 802
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+3 188
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+2 344
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+2 568
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+4 064
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+220
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+472
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+54
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+242
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+300
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+272
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+188
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+770
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+169
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+111
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+137
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+83
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+128
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+142
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+157
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+153
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+60 298
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
07 octubre+1
06 octubre+2
05 octubre+2
04 octubre0
03 octubre0
02 octubre0
01 octubre0
Publicaciones del Canal
OpenAI на деле доказывает, что «конец математики от ИИ», объявленный Сэмом Альтманом, уже наступает. Опубликованы 722 работы
OpenAI на деле доказывает, что «конец математики от ИИ», объявленный Сэмом Альтманом, уже наступает. Опубликованы 722 работы новой модели ChatGPT, которая готовится к выпуску. Они важны не просто числом, а исторической значимостью для математики. 722 рукописи, сгруппированные в 372 семейства результатов по 17 областям: теоретическая информатика ~40, комбинаторика ~37, алгебраическая/комплексная геометрия ~36, теория чисел ~31 и др. Это показывает, что не остаётся убежища для «кожаных» математиков — ИИ силён во всех возможных областях математики. Ключевые заявленные результаты (примеры высокой значимости): • Квази-гипотеза Римана: все Dirichlet L-функции (включая ζ) свободны от нулей в Re(s) > 7/8 (есть Lean). Это существенный прогресс к классической гипотезе Римана (Re(s) > 1/2). • Гипотезы Малера (симметричная и общая) во всех размерностях. • Контрпримеры к гипотезам Капланского (zero-divisor и direct-finiteness). • Изоморфизм факторов свободных групп (классическая проблема Войкулеску; Lean пока нет). • Отрицательное решение 10-й проблемы Гильберта над ℚ. • Иррациональность константы Каталана. • Прогресс по Birch–Swinnerton-Dyer, Goldfeld, корреляциям мультипликативных функций, NP-hardness порогов, arithmetic progressions, результатам в матфизике (Vlasov–Maxwell, Heisenberg) и др. Нравится это или нет математикам и сторонникам математического образования, но реальность такова: математика как наука явно уходит к ИИ. Люди скорее будут пользователями сложных матмоделей, заказчиками их создания, контролёрами их качества, но не создателями этих моделей. Однако высокая доступность математических моделей топ-класса окажет ещё мощнейшее влияние на IT-разработку, где сейчас сложных матмоделей почти нет, потому что программисты — не математики и даже обычно не помнят свои курсы высшей математики из университетов. Сейчас ИИ может создать крайне сложные и рабочие модели прогнозирования и управления для бизнеса, где старые ERP будут смотреться как поделка дилетантов. https://github.com/openai/math

2
Sin texto...
1 031
3
Sin texto...
1 173
4
Sin texto...
1 426
5
Sin texto...
1 663
6
Китай встал в огромных пробках на десятки километров. В стране началась «Золотая неделя» — с 1 по 7 октября миллионы жителей
Китай встал в огромных пробках на десятки километров. В стране началась «Золотая неделя» — с 1 по 7 октября миллионы жителей отправляются в путешествия, из-за чего дороги и популярные туристические места оказываются переполнены. @banksta
1 741
7
Ладно, будем считать, что высокие цены на память оправданы. Нейрорендер, который уже даже интересно смотреть :) #plants #zomb
Ладно, будем считать, что высокие цены на память оправданы. Нейрорендер, который уже даже интересно смотреть :) #plants #zombie #нейрорендер ------ @tsingular
1 837
8
Sin texto...
2 000
9
🔬 ИИ подключили к настоящей лаборатории. Он ошибся — и благодаря ошибке сделал новое открытие Вот это уже гораздо интереснее очередного «ИИ написал научную статью». Исследователи создали систему, которая умеет пройти почти весь научный цикл: придумать гипотезу → разработать эксперимент → передать инструкции лабораторному оборудованию → получить реальные результаты → проанализировать их → придумать следующий эксперимент. ИИ дали данные примерно о 60 000 биологических связях у обычных пекарских дрожжей. Из них он самостоятельно сформировал 1 933 проверяемые гипотезы о том, какие вещества могут влиять на выживание клеток при разных стрессах. А дальше произошло самое красивое. ИИ предположил, что глутамат поможет дрожжам пережить воздействие муравьиной кислоты. Провёл эксперимент. Не помог. Но вместо классического научного метода «ну ладно» система проанализировала новые данные и предложила другого кандидата — аминоадипат, промежуточное вещество метаболизма лизина. Сформулировала новую гипотезу. Отправила её обратно в лабораторию. И эксперимент показал, что аминоадипат действительно улучшает рост дрожжей в присутствии муравьиной кислоты — примерно на 7% на каждый дополнительный миллимоль вещества в условиях опыта. Исследователи называют эту защитную связь ранее неизвестной. Важная оговорка: это пока не полностью автономный «учёный в коробке». Люди задали область исследований и ограничения, а некоторые физические операции в лаборатории всё ещё выполнялись вручную. Да и открытие касается метаболизма дрожжей, а не новой физики Вселенной. Но принцип уже работает. ИИ не просто прочитал данные и что-то предсказал. Он выдвинул гипотезу, проверил её в физическом мире, обнаружил, что ошибся, и использовал ошибку для следующего открытия. То есть мы автоматизируем уже не только ответы. Мы начинаем автоматизировать сам научный метод. Плохая новость для аспирантов: робот уже научился получать отрицательный результат и не впадать после этого в депрессию. #ИИ #наука #биология #робототехника #биотехнологии #исследования https://doi.org/10.1098/rsif.2026.0043
1 994
10
Терракотовый воин , оказывается, там даже такие мелочи, как подошва были проработаны 👀
Терракотовый воин , оказывается, там даже такие мелочи, как подошва были проработаны 👀
2 046
11
Sin texto...
1 918
12
А между тем, в телеграм идет аукцион за @gadget !!!! https://fragment.com/username/gadget
1 770
13
ИИ впервые прошел тест Тьюринга... ПО ВИДЕОСВЯЗИ — компания Tavus показала всю мощь новой модели Griffin. Виртуальная девушка+1
ИИ впервые прошел тест Тьюринга... ПО ВИДЕОСВЯЗИ — компания Tavus показала всю мощь новой модели Griffin. Виртуальная девушка может одновременно видеть, слышать, говорить и реагировать на действия собеседника: в первой демке Ванесса помогла собрать настоящий кубик Рубика. На независимом бенчмарке NVIDIA VideoFDB нейронка вырвала первое место сразу по двум направлениям — генерации и восприятию. А ещё разрабы вшили крутую пасхалку к фильму HER в названии нового класса моделей, который зародился благодаря Griffin — Human Interaction Model (HIM). @exploitex
1 806
14
⚡️ GPT-6 Astra расшифровала письмо наполеоновскому маршалу, которое 217 лет никто не мог прочитать Исследователь Картер Чёрч
⚡️ GPT-6 Astra расшифровала письмо наполеоновскому маршалу, которое 217 лет никто не мог прочитать Исследователь Картер Чёрч с помощью GPT-6 Astra расшифровал шифрованное письмо маршалу Огюсту де Мармону, одному из генералов Наполеона. Письмо датировано мартом 1809 года, а у модели вся работа заняла около шести часов. Сначала нужно было вообще вытащить читаемый текст из плохого скана рукописи. Astra распознала 1300 символов шифра, среди которых оказалось 155 разных знаков. Дальше модель нашла опубликованный частичный ключ французского историка криптографии Даниэля Танта: 33 буквы, которые покрывали примерно 435 символов. Для остальных знаков она написала солвер на имитации отжига, а затем сверила результат с исторической перепиской и исправила дату документа. Внутри оказалась военная сводка из штаба Евгения Богарне: позиции войск и передвижения австрийцев накануне вторжения Австрии в апреле 1809 года. Мармону пишут не бояться «нескольких отрядов или сборища черни». Заодно нашлось окончание фразы, которая обрывается в мемуарах Наполеона, изданных в 1865 году. Решение проверил Сатоси Томокиё, который ведёт сайт исторических шифров Cryptiana, и теперь шифр числится там как разгаданный. https://runtimewire.com/article/gpt-6-astra-marmont-cipher-carter-church https://x.com/Machinelearrn/status/2105593763582107849
2 168
15
Sin texto...
2 322
16
🌌 Вселенная начала разбрасывать ингредиенты для планет почти сразу после Большого взрыва В начале всё было довольно скучно. Почти весь космос состоял из водорода и гелия. Углерод, кислород, кремний и остальные элементы, из которых потом появились планеты — и мы с вами — ещё предстояло сварить внутри звёзд. Астрономы предполагали, что на это потребуется приличное время. Но JWST обнаружил, что Вселенная начала готовить значительно раньше. Учёные исследовали три галактики, которые мы видим такими, какими они были всего через 500–700 млн лет после Большого взрыва. И обнаружили вокруг них углерод, кислород и кремний. Причём эти элементы уже не сидели внутри галактик. Газ двигался наружу со скоростью примерно 50–250 км/с — молодые галактики буквально выдували произведённые звёздами тяжёлые элементы в окружающий космос. Получается, когда Вселенной было всего около 3% её нынешнего возраста, там уже работал полноценный химический конвейер: звёзды рождаются → производят новые элементы → выбрасывают их → галактики разносят их дальше по космосу. Это может объяснить и старую загадку астрономии. Мы до сих пор не нашли ни одной подтверждённой звезды Population III — самого первого поколения звёзд, которое должно было состоять практически только из водорода и гелия. Возможно, причина проста: чистая Вселенная слишком быстро перестала быть чистой. Оговорка: пока исследованы только три очень яркие ранние галактики, поэтому говорить, что так происходило абсолютно везде, рано. Но уже через полмиллиарда лет после Большого взрыва космос начал разбрасывать углерод наших тел, кислород нашей воды и кремний будущих планет. Вселенная оказалась удивительно нетерпеливым химиком. #JWST #космос #астрономия #Вселенная #BigBang #наука https://www.nature.com/articles/s41550-026-02988-2
2 125
17
Дата-центры переходят на «ванны» — на Московском стартап-саммите показали систему погружного охлаждения серверов ICE+. Железо
Дата-центры переходят на «ванны» — на Московском стартап-саммите показали систему погружного охлаждения серверов ICE+. Железо опускают в жидкость, которая не проводит ток: она отводит тепло лучше любых кулеров. Разработку компании «Инжиниринг+», участника МИК и финалиста Марафона инноваций в сфере энергетики, уже тестируют на реальных вычислительных комплексах. Смартфон в воду всё ещё не бросаем. @exploitex
1 807
18
Sin texto...
1 902
19
«Русская математика» набирает популярность у американцев. Методика преподавания основана на традициях советской математическо
«Русская математика» набирает популярность у американцев. Методика преподавания основана на традициях советской математической школы. Детей учат не просто запоминать, а разбираться, почему решение работает, рассуждать и искать разные подходы. Занятия проводят спецшколы вроде Russian School of Mathematics. Стоимость обучения там может доходить до $4000 в год. @banksta
1 896
20
Вход в отделение Промышленно-коммерческого банка Китая (ICBC) в Буэнос-Айресе вызвал бурные обсуждения в сети. Столица Аргент
Вход в отделение Промышленно-коммерческого банка Китая (ICBC) в Буэнос-Айресе вызвал бурные обсуждения в сети. Столица Аргентины известна высоким уровнем уличной преступности, карманных краж и грабежей, из-за чего финансовым организациям приходится внедрять усиленные меры безопасности. @banksta
1 980