Science in telegram
Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Science in telegram
Канал Science in telegram (@science) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 120 856 підписників, посідаючи 106 місце в категорії Факти та 176 місце у регіоні США.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 120 856 підписників.
За останніми даними від 30 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -793, а за останні 24 години на -10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.04%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.21% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 6 091 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 665 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 33.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як medicine, cell, researcher, scientist, u.s.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Science that matters: AI, space, biotech, physics, future tech — explained sharply”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Факти.
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
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
