Science in telegram
Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Science in telegram
El canal Science in telegram (@science) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 120 856 suscriptores, ocupando la posición 106 en la categoría Hechos y el puesto 176 en la región EEUU.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 120 856 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -793, y en las últimas 24 horas de -10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.04%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.21% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 091 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 665 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 33.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como medicine, cell, researcher, scientist, u.s.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 julio, 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.
The Mamba moment has arrived — but not as a revolution overnight. NVIDIA did not ship a pure state-space model. It shipped a pragmatic hybrid. That is probably the pattern to watch: keep attention where it creates value, replace it where it becomes too expensive. Open-weight frontier models are now strategic infrastructure. NVIDIA is not just selling GPUs anymore. By releasing serious open models, datasets, and recipes, it is pulling developers deeper into its full-stack AI ecosystem — hardware, software, inference, agents, and deployment. The next AI race may be less about raw parameter count and more about architecture, inference efficiency, data quality, and agentic reliability. A 55B-active model with strong benchmark results is a signal that “useful scale” is becoming more nuanced than simply making models bigger.The honest caveat: these are NVIDIA’s own benchmark numbers, and real-world agentic performance is always messier than leaderboard scores. A 71.9% SWE-Bench Verified result is impressive, but it still means the model fails a meaningful share of real software-engineering tasks. The big takeaway: the Transformer is not dead. But its monopoly may be ending. The future of frontier AI may look less like one dominant architecture — and more like modular systems where attention, state-space layers, MoE routing, long-context memory, and inference-time reasoning are mixed together for efficiency and performance. Sources: • NVIDIA Nemotron 3 Ultra Model Card https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b/modelcard • NVIDIA Research: Nemotron 3 Ultra https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3-Ultra/ • NVIDIA Technical Blog https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-ultra-powers-faster-more-efficient-reasoning-for-long-running-agents/ #Nemotron3 #NVIDIA #MambaArchitecture #AI #OpenWeights #StateSpaceModels #Transformers
The significance of Cosmos 3 is not the model itself — it’s what it represents. For the past few years, the AI race has focused on making language models larger and more capable. NVIDIA is betting that the next battleground will be Physical AI: systems that can see, understand, predict, and act in the real world. If this shift succeeds, the winners of the next decade may not be the companies with the smartest chatbots, but those building the best robots, autonomous machines, industrial agents, and digital-physical ecosystems. The most important question is no longer: “Can AI think?” It’s becoming: “Can AI reliably interact with reality?” That is a far more difficult challenge — and a far larger market.📎 AIapps June 2026 roundup · SingularityMoments Top 10 #AI #NVIDIA #PhysicalAI #Robotics #EmbodiedAI #ArtificialIntelligence #science
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