Science in telegram
Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Science in telegram
Канал Science in telegram (@science) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 120 856 подписчиков, занимая 106 место в категории Факты и 176 место в регионе США.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 120 856 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -793, а за последние 24 часа — -10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.04%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.21% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 091 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 665 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 33.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как medicine, cell, researcher, scientist, u.s.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Факты.
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
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
