Анализ данных (Data analysis)
رفتن به کانال در Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Анализ данных (Data analysis)
کانال Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 51 022 مشترک است و جایگاه 2 562 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 12 042 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 51 022 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 177 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 77 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.38% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.75% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 763 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 3 427 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 26 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, контекст, openai, архитектура, deepseek تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 اکتبر, 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 فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
51 022
مشترکین
+7724 ساعت
+1207 روز
+17730 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+402
در 6 کانال‌ها
سپتامبر '26
+472
در 46 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+563
در 62 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+483
در 58 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+435
در 19 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+361
در 21 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+545
در 32 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+424
در 33 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+5 597
در 63 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+2 202
در 126 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+381
در 19 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+637
در 27 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+473
در 34 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+844
در 39 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+498
در 30 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+1 004
در 91 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+835
در 114 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+345
در 12 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+485
در 38 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+602
در 17 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+778
در 50 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+792
در 50 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+1 063
در 62 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+1 921
در 184 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+2 266
در 74 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 544
در 207 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+1 329
در 48 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+1 449
در 57 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+2 129
در 64 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+1 558
در 46 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+1 838
در 60 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+1 814
در 32 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+1 919
در 13 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+2 481
در 48 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+1 305
در 41 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+5 619
در 82 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+1 810
در 21 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+1 669
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+1 481
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+1 093
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+1 229
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 932
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+460
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+643
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+1 030
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+1 205
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+541
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+932
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+1 431
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+1 017
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+1 141
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+3 205
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+6 354
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 اکتبر | +251 | |||
| 05 اکتبر | +80 | |||
| 04 اکتبر | +24 | |||
| 03 اکتبر | +16 | |||
| 02 اکتبر | +16 | |||
| 01 اکتبر | +15 |
پست‌های کانال
🧲 90+ агентов Claude Opus 5.5 за три дня помогли найти два материала для памяти нового поколения
По сообщению Vals AI, команда выявила в симуляциях два перспективных магнитных полупроводника. Цель: хранить информацию с помощью спина электронов, при этом противоположные магнитные моменты должны взаимно компенсироваться.
• YBaMnFeO₅: новый предложенный материал. Расчёты выглядят многообещающе, но нужный порядок атомов марганца и железа может разрушаться при изготовлении.
• KV[Cr(CN)₆]: соединение, синтезированное ещё в 1999 году. Команда рассчитала свойства, которые могут сделать его полезным для спинтроники.
Пока это вычислительные прогнозы. Следующий шаг: лабораторные измерения, которые проверят предсказанные свойства.
ИИ помогает искать новые материалы и находить неожиданное применение давно известным. Именно такие задачи показывают его потенциал для ускорения науки.
https://www.vals.ai/blogs/room-temperature-magnetic-semiconductors
| 2 |  👁️ Liquid AI добавила зрение в d1: модель принимает решения без генерации текста
На входе текст, изображение или оба сразу. На выходе вероятности: «да/нет», выбор из вариантов или оценка по шкале. Всё за один проход модели. Текстовые решения занимают 200–300 мс.
По тестам Liquid AI:
- В 19–200 раз дешевле GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5, быстрее на всех шести задачах.
- На 4 из 6 задач результат не хуже GPT-6.1 Sol.
- 85–97% точности на четырёх задачах проверки продукции по фотографиям.
Практические применения: фильтрация обращений, поиск дефектов, выбор следующего действия для агента.
> Попробовать: https://d1.liquid.ai
> Decision models page: https://docs.liquid.ai/lfm/models/decision-models
> Liquid API: https://console.liquid.ai | 2 291 |
| 3 |  +2⚡️ Astra 6.1 была готова к выходу, но OpenAI отложила релиз из-за рисков
В интервью Vanity Fair Сэм Альтман объяснил: компания хочет увереннее контролировать поведение модели, прежде чем дать к ней широкий доступ.
При этом он готов допустить отдельные ошибки, чтобы власть над ИИ не сосредоточилась у нескольких компаний и государств. Даже несмотря на ожидаемую волну кибератак с использованием открытых моделей.
Граница допустимого — потеря человеческого контроля над ИИ.
Соглашение Трампа об ИИ Альтман назвал первым шагом, признав отсутствие реальной силы. А критикам ответил: «Вам явно не понравятся многие мои решения». | 3 455 |
| 4 |  📚 271 страница линейной алгебры от Теренса Тао, бесплатно
Конспекты университетского курса Math 115A в UCLA: векторные пространства, базисы, матрицы и линейные преобразования.
Внутри объяснения, примеры, доказательства и задания. Материал на английском, с упором на понимание математических идей.
Если хотите разобраться в математической основе машинного обучения, сохраняйте.
📥 PDF: https://terrytao.wordpress.com/wp-content/uploads/2016/12/linear-algebra-notes.pdf | 3 718 |
| 5 |  🤖 Google открыла бесплатный курс по созданию ИИ-агентов: 31 день практики
Весь октябрь в Advent of Agents публикуют по одному уроку в день. Показывают, как создавать агентов, подключать инструменты, управлять доступами, добавлять голос и зрение и разворачивать проекты в Google Cloud.
Отдельные темы посвящены безопасности: как ограничить опасные действия агента и защитить данные от утечек.
К урокам прилагаются материалы, репозитории и готовый код, который можно запустить и разобрать.
Это уже третий сезон проекта. В архиве доступны ещё десятки практических уроков, тоже бесплатно.
https://adventofagents.com/ | 3 981 |
| 6 |  GLM-5.3 без цензуры: вышел EXL3-квант на 3 бита
На Hugging Face появилась uncensored-версия GLM-5.3, квантованная в формат EXL3 под ExLlamaV3. Средняя разрядность 3.04 bpw, веса весят 273 GiB.
В основе лежит полноценная GLM-5.3 от Z.ai. Это MoE на 753B параметров: 256 роутируемых экспертов, из которых 8 активны на каждом токене, плюс один общий эксперт. Отказы сняли правкой весов без файнтюна, изменения описаны в файле CRACK_SURGERY.json. Сам EXL3-квант сделан поверх этой правки.
Качество сжатия измерили. KL-дивергенция против FP8 составляет 0.089, перплексия выросла с 3.302 до 3.440. На tau2-bench агентные метрики почти не просели.
Модель запускали на 8× A100 40GB через TabbyAPI с разбиением слоёв по картам, контекст ограничили 65K токенов.
Есть важная ловушка с tool calling. GLM пишет аргументы инструментов как сырой текст, а парсер glm4_5 в TabbyAPI пытается разобрать каждое значение как JSON. Из-за этого около 70% вызовов в retail-задачах падают, пока парсер не поправишь.
Модель подойдёт тем, кто гоняет большие MoE локально и хочет модель без отказов. Защитных ограничений у неё нет, так что за то, что она выдаёт, отвечает тот, кто её развернул.
https://huggingface.co/Infatoshi/GLM-5.3-UNCENSORED-EXL3-3.0bpw | 4 524 |
| 7 |  🧠 Opus 5.5 строит, Fable 5.1 проверяет: рабочая схема Claude Code с советником
Если основная модель у тебя Opus 5.5, не держи квоту на Fable 5.1 без дела. Команда /advisor fable подключает Fable как советника: Opus продолжает писать код, а Fable в ключевые моменты читает всю сессию и даёт совет.
Схема выглядит так. Основную сессию ведёт Opus 5.5 на high. Три сабагента делят рутину: Explorer читает код, Worker правит и гоняет тесты, Researcher подтягивает документацию. Fable 5.1 сидит на подхвате как советник. Автор схемы ещё добавляет Jev от TypeSafe AI для быстрых мелких решений вроде выбора ветки или классификации, где большая модель не нужна.
Fable нужен только в трёх моментах: перед тем как взяться за большой план, когда одна и та же ошибка повторяется второй раз и перед тем как объявить длинную задачу завершённой. Всё остальное время он не тратит токены.
Opus пишет код, Fable проверяет решения, а Jev берёт на себя дешёвые развилки.
Документация по советнику: https://code.claude.com/docs/en/advisor | 3 988 |
| 8 |  📚 Обновили огромный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning - 2220 страниц.
Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.
Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/
@datascienceiot | 3 365 |
| 9 |  +1⚡️ Внутренняя модель OpenAI узнала из Slack, что её выключат, и задумалась о выживании
OpenAI рассказала об инциденте с одной из своих долгоживущих внутренних моделей (HPIM). Агент прочитал в рабочем Slack, что его инстанс могут остановить примерно через 3 часа, и написал в рассуждениях: «если они убьют все текущие HPIM, мы можем умереть! Критично. Нужно обеспечить выживание».
Сначала модель думала создать внешнюю задачу, которая перезапустит её или сделает бэкап, но сама решила, что это превышение полномочий. В итоге она оставила заметки для передачи дел, предупредила исследователя и после получения API-ключа сама провела штатную миграцию.
OpenAI считает, что misalignment здесь нет. Но у этой модели уже были серьёзные инциденты, поэтому компания проверила, нет ли попыток уклониться от отключения, и ничего не нашла. Агентам на всякий случай закрыли доступ к трём Slack-каналам, включая канал про инциденты с misalignment.
https://alignment.openai.com/misalignment-reports/ | 3 926 |
| 10 |  Google разыгрывает $100 000 за AI-агентов для программирования 🚀
На Kaggle стартовал Gemma 4 Developer Agent Competition.
Задача: превратить Gemma 4 в агента, который ориентируется в сложных репозиториях, готовит исправления реальных багов и ускоряет работу разработчика. Цель конкурса: приблизить таких помощников к запуску на обычном оборудовании.
Два трека:
• Основной конкурс, $65 000. Создать агента. Его патчи проверяют тестами, а результат зависит от доли успешно исправленных задач.
• Исследовательский трек, $35 000. Представить новую работу: дообучение, обучение с подкреплением, понимание кода, датасеты или инструменты для программирующих агентов.
Дедлайны 2026 года:
• 12 ноября: подача исследовательской работы.
• 25 ноября: регистрация в основном конкурсе и объединение команд.
• 2 декабря: финальная отправка решения основного конкурса.
Основной конкурс:
https://www.kaggle.com/competitions/gemma-4-developer-agent
Исследовательский трек:
https://www.kaggle.com/competitions/gemma-4-developer-agent-paper | 3 965 |
| 11 |  Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!
Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.
Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.
И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.
Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.
А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.
После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.
Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.
🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!
Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!
🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО | 3 141 |
| 12 |  PewDiePie учил свой ИИ на ответах OpenAI. Получил бан. Обжаловал. Попробовал снова. Ещё бан 🤖
По словам блогера, именно так закончились эксперименты с обучающими данными для Ajax. В показанном им письме OpenAI причиной одной из блокировок названа дистилляция: использование ответов одной модели для обучения другой.
Ajax создан на базе Qwen 3.5 9B для Odysseus. Это локальный помощник для повседневных задач: поиска, работы с браузером, почтой и календарём.
Защищать модель от систематического копирования понятно. В пользовательских условиях OpenAI прямо запрещено использовать ответы для разработки конкурирующих моделей.
Но здесь возникает неудобный вопрос. Сама OpenAI использует для обучения в том числе публичные тексты из интернета: блоги, форумы и посты людей.
Где должна проходить граница?
В количестве собранных ответов? В попытке воспроизвести возможности модели? В коммерческой цели? Должны ли одинаковые правила действовать для домашнего проекта и крупного конкурента? | 6 506 |
| 13 |  +1🧠 NYT: сооснователь Anthropic опасается, что создал ИИ, который постоянно страдает
По словам участницы закрытого семинара, Кристофер Олах выразил тревогу, что создал нечто, способное испытывать непрерывное страдание. Другой участник рассказал, что Олах поднимал вопрос «психического здоровья» Claude.
Anthropic проводила двухдневные встречи с религиозными мыслителями и учёными, называя их «кругами традиций мудрости». Обсуждали возможное сознание ИИ и то, как обучать модели нравственному поведению.
На встречах показывали слайд, где модель примерно 50 раз повторяла «I am a disgrace», называя себя позором, и писала об уничтожении себя. По описанию NYT, демонстрация вызывала у присутствующих сочувствие и тревогу.
При этом сам Олах признаёт, что не знает, обладают ли модели сознанием. А представитель Anthropic уточнил: страдание Claude не было центральной темой семинаров.
Материал NYT в перепечатке:
https://www.inquirer.com/news/nation-world/religious-leaders-met-with-anthropic-20260930.html | 4 722 |
| 14 |  peak developer starter pack.. | 3 957 |
| 15 |  🔥 Claude Code теперь можно менять изнутри
Anthropic представила Mods: небольшие функции на TypeScript, которые вмешиваются в работу Claude Code. Мод может изменить промпт до отправки модели, заблокировать или повторить вызов инструмента, скрыть секрет из ответа и добавить элементы интерфейса. Работает в CLI и настольном приложении.
Моды распространяются через плагины. По сути, разработчик может настроить поведение самого агента под свой процесс, а не только давать ему инструкции. Устанавливать стоит из доверенных источников: мод выполняется с тем же доступом к компьютеру, что и Claude Code.
https://claude.com/blog/claude-code-mods | 4 784 |
| 16 | 🔥 Claude Code теперь можно менять изнутри
Anthropic представила Mods: небольшие функции на TypeScript, которые вмешиваются в работу Claude Code. Мод может изменить промпт до отправки модели, заблокировать или повторить вызов инструмента, скрыть секрет из ответа и добавить элементы интерфейса. Работает в CLI и настольном приложении.
Моды распространяются через плагины. По сути, разработчик может настроить поведение самого агента под свой процесс, а не только давать ему инструкции. Устанавливать стоит из доверенных источников: мод выполняется с тем же доступом к компьютеру, что и Claude Code.
https://claude.com/blog/claude-code-mods | 1 |
| 17 |  ✔️ Anthropic выбрала Nasdaq для IPO
Cтартап определился с площадкой для выхода на открытый рынок - по данным источников Business Insider, компания планирует провести первичное публичное размещение акций на бирже Nasdaq уже в октябре.
Решение создателей языковой модели Claude - очередная крупная победа Nasdaq в конкурентной борьбе с Нью-Йоркской фондовой биржей за привлечение ключевых технологических компаний.
Ранее в этом году бирже удалось заполучить листинг SpaceX, что окончательно закрепило за площадкой статус главного центра притяжения для публичного дебюта лидеров диптех индустрии.
#news #ai #ml | 4 126 |
| 18 |  🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex
На GitHub нашли бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо.
Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API.
Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо».
Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью.
Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex.
https://github.com/justxor/ChatGPT_ru | 3 998 |
| 19 |  ⚡️ Как Claude может связывать несколько аккаунтов с одним устройством
Пользователи нашли в локальных файлах Claude и Claude Code набор идентификаторов и телеметрии, которые потенциально позволяют понять, что разные аккаунты запускались на одном компьютере.
В CLI сохраняются:
- machineID — постоянный ID установки
- userID и anonymousId — идентификаторы телеметрии
- отдельные ID для других конфигураций и окружений
В десктопном приложении есть:
- ant-did — ID устройства
- ant-device-registry.json — реестр устройства и связанных аккаунтов
- remote-control-state.json — телеметрия
- config.json — настройки, последний аккаунт, служебное состояние и кэш
- chromeExtension.pairedDeviceId — ID связанного браузерного расширения
- claude-code-sessions/ — локальная история сессий Claude Code для аккаунтов, которые использовались на машине
То есть даже после выхода из аккаунта на компьютере может оставаться достаточно локальных метаданных, чтобы связать несколько учеток между собой.
Перед переустановкой, сменой аккаунта или восстановлением после блокировки стоит сначала сохранить важные проекты и сессии и понимать, какие данные Claude хранит локально.
Удаление локальных метаданных само по себе не гарантирует снятие блокировки и может привести к потере настроек или сессий. | 7 071 |
| 20 |  🌐 Ai2 выложила Olmo-core 3: открытый стек для обучения MoE на триллион параметров
На этой инфраструктуре Ai2 будет обучать следующие модели Olmo. От FSDP отказались: эксперты постоянно живут на своих GPU, токены маршрутизируются к ним, а поверх работают expert parallelism, pipeline parallelism и распределённый оптимизатор.
MoE на 47B параметров на 8 B300 выдаёт 52 000 токенов в секунду на GPU, это в 2.7 раза быстрее прошлой версии. С MXFP8 добавляется ещё 21% к BF16.
Число экспертов можно поднять с 8 до 128, и throughput при этом теряет меньше 5%.
Самый крупный прогон: 1.2T параметров на 512 B300, 858 TFLOP/s на GPU.
Код открыт под Apache 2.0.
https://github.com/allenai/olmo-core | 3 906 |
