Science in telegram
Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Science in telegram
کانال Science in telegram (@science) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 121 433 مشترک است و جایگاه 104 را در دسته حقایق و رتبه 179 را در منطقه الولايات المتحدة الأمريكية دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 121 433 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -864 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -39 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.05% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.38% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 10 987 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 887 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 102 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند medicine, cell, researcher, scientist, u.s تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 08 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حقایق تبدیل کردهاند.
This story matters far beyond the technical achievement. First, if this approach scales, it could change the economics of AI training. A 100B-parameter model trained on geographically distributed A100 GPUs at roughly 65% of comparable datacenter efficiency is not yet a replacement for hyperscaler infrastructure — but it is a serious signal. It suggests that large-scale AI training may not always require a single billion-dollar GPU cluster. Second, the Bittensor layer is important. This is not just a distributed computing experiment; it is an incentive system. GPU owners can be rewarded for contributing compute, which creates the foundation for a market around idle hardware. In simple terms, this could become something like “Airbnb for AI training”: monetizing unused GPU capacity the way Airbnb monetized unused rooms. Third, the uncomfortable part: decentralized AI training has often been dismissed by the mainstream AI community as impractical. Orion-100B does not prove that decentralized training will beat datacenters tomorrow. But it does prove that the idea deserves to be taken much more seriously. The next phase — permissionless participation from consumer hardware — will be the real test. If that works, the AI infrastructure map could become much more distributed than many people expected.Original report: https://macrocosmosai.substack.com/p/orion-100b-distributed-pretraining Summary: https://www.tao.media/macrocosmos-unveils-orion-100b-a-100b-parameter-distributed-ai-training-run/ #AI #DecentralizedAI #Bittensor #LLM #DeepLearning @science
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
