Data Secrets
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Data Secrets
Канал Data Secrets (@data_secrets) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 90 993 подписчиков, занимая 1 389 место в категории Технологии и приложения и 6 151 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 90 993 подписчиков.
Согласно последним данным от 06 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 748, а за последние 24 часа — 19, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Верифицирован (официально подтверждён Telegram)
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.74%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 18.75% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 418 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 057 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 284.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 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 Технологии и приложения.
➖ Несмотря на то, что модель решает только задачу next token prediction, она думает наперед. Это видно в задаче написания стихов: Claude планирует рифму еще до того, как начинает писать новую строчку. ➖ Claude умеет считать "в уме". Вопреки расхожему мнению, оказывается, что модель не просто запоминает ответы математических задач, а действительно использует сложные вычислительные пути для их решения. ➖ Даже галлюцинации оказываются вполне объяснимой вещью: исследователи обнаружили конкретную фичу "ответ известен", и, если она активируется по ошибке, модель начинает выдумывать. ➖ Из смешного: если сразу сказать модели ответ на задачу, она будет думать в обратном направлении, то есть пытаться придумать правдоподобное решение для ответа.Статья про подход | Статья про эксперименты на Claude (советуем прочитать полностью, действительно очень интересное исследование)
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
