🦥 انقلابی در اجرای محلی مدلها با Unsloth Desktop تیم Unsloth با معرفی نسخه دسکتاپ، امکان آموزش و اجرای مدلهای هوش مصنوعی را به شکلی بینظیر برای سیستمهای شخصی فراهم کرده است. این نرمافزار که از ویندوز، مک و لینوکس پشتیبانی میکند، محدودیتهای سختافزاری را برای توسعهدهندگان به حداقل میرساند. مهمترین ویژگیهای این نسخه عبارتند از: • افزایش سرعت آموزش تا ۲ برابر و کاهش ۷۰ درصدی مصرف VRAM • پشتیبانی کامل ا…

Channel
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
@DataPlusScience
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Posts edited after publishing · Citations · Cite this entry
6,046subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001219053374 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @DataPlusScience |
| Description | 🗨 ارتباط با ما (تبلیغات، سوال، پیشنهاد و انتقاد): 📩 @Contact2Mebot 💯 کانال دوم ما: @Datascientists_Files 💎 در پیامرسان بله(آپدیت اتومات): https://ble.ir/dataplusscience 💡 در پیامرسان ایتا(آپدیت اتومات): https://eitaa.com/DataPlusScience |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 10 August 2026 |
| On Telegram | t.me/DataPlusScience |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 01:41 | 6,046 | +2 |
| 6 Aug 2026, 21:58 | 6,044 | -2 |
| 6 Aug 2026, 12:47 | 6,046 | first reading |
Engagement
82 posts held, back to 5 August 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 9 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 3.18%
- avg views ÷ 6,046 subscribers
- Avg views / post
- 192
- 82 posts measured
- Reaction rate
- 0.392%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 82
- of 82 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 13 of 82 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 11 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 82 (5 August 2026 – 11 August 2026) |
| Views total | 15,771 |
| Reactions total | 10 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 12 Aug 2026, 03:35 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
- Photos
- ≈1,460
- Videos
- ≈387
- Links
- ≈1,620
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
- Video runtime
- 3h 14m
- Average length
- 12m 58s
Measured directly from 15 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
10 reactions across 10 posts, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 10 | 100.0% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 13 of the 82 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 10reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 82 most recent posts we hold, published 5 August 2026 to 11 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
🚀 آینده تولید محتوای سهبعدی با Agentic Workflow امروز ابزاری به نام WorldClaw توجهها را به خود جلب کرده است که با یک Prompt ساده، تمام مراحل طراحی سهبعدی از برنامهریزی و ساخت Terrain تا رندرینگ و رفع ایرادات را به صورت خودکار انجام میدهد. این پروژه نشان میدهد که آینده 3D Generation لزوماً در گرو ساخت یک مدل غولپیکر نیست؛ بلکه در طراحی یک «گردشکار عاملمحور» یا همان Agentic Workflow نهفته است. در این رویک…
🛡 دسترسی به مدلهای بدون فیلتر OpenAI برای امنیت سایبری شرکت OpenAI در راستای تقویت امنیت سایبری، برنامه Daybreak خود را برای متخصصان این حوزه گسترش داده است. این برنامه اکنون شامل دو سطح دسترسی ویژه برای تحلیل تهدیدات و شناسایی آسیبپذیریهاست: • سطح Blue: دسترسی به مدل GPT-5.6 Sol با فیلترهای سیستم حذفشده که برای بررسی کد و تحلیل بدافزارها بهینه شده است. • سطح Red: دسترسی به مدل تخصصی GPT-5.6-Cyber که برای …
📈 تغییر سهم بازار در عصر هوش مصنوعی از زمان عرضه عمومی ChatGPT در نوامبر ۲۰۲۲، دنیای فناوری و سهم بازیگران بازار دچار تحولات بنیادینی شده است. هوش مصنوعی مولد دیگر تنها یک حوزه تحقیقاتی نیست، بلکه به موتور محرک رشد غولهای تکنولوژی تبدیل شده است. بررسیها نشان میدهد که چگونه شرکتهای بزرگ با بهرهگیری از مدلهای زبانی کلان و ادغام آنها در محصولاتشان، موازنه قدرت را تغییر دادهاند. مهمترین نکات این تغییرات به …
🔍 نشانگذاری محتوای هوش مصنوعی توسط Anthropic شرکت Anthropic بهتازگی اعلام کرده است که در راستای پایبندی به قوانین اتحادیه اروپا (AI Act)، سیستم جدیدی را برای واترمارک کردن متون تولیدشده توسط مدلهای Claude پیادهسازی میکند. این قابلیت که در مستندات رسمی Claude تشریح شده، به دنبال شفافسازی منشأ محتوای هوش مصنوعی است. نکات کلیدی این تغییر به شرح زیر است: * پیادهسازی جهانی: اگرچه این قانون مربوط به اتحادیه ا…
👥 شبیهسازی میلیاردها کاربر مجازی با MatrAIx پلتفرم MatrAIx یک زیرساخت پیشرفته و انقلابی در حوزه هوش مصنوعی است که به جای استفاده از گروههای تمرکز محدود انسانی، امکان شبیهسازی و اجرای آزمایش روی میلیاردها کاربر مجازی با شخصیتها، عادات و ترجیحات گوناگون را فراهم میکند. این پروژه گامی بزرگ به سمت شبیهسازیهای دیجیتال در مقیاس کلان از رفتار واقعی انسانها به شمار میرود. بخشهای اصلی این زیرساخت عبارتند از: …
🇨🇳 شبیهسازی یک جامعه انسانی با ۱ میلیارد هوش مصنوعی محققان چینی به تازگی سیستمی به نام Light Society را معرفی کردهاند که در آن یک میلیارد عامل هوش مصنوعی با شخصیت، حافظه و باورهای منحصربهفرد در یک محیط مجازی تعامل میکنند. این پروژه به جای استفاده از یک مدل غولآسا برای کل جمعیت، ترکیبی از LLMهای قدرتمند و مدلهای کوچکتر و بهینه را به کار گرفته است. در این شبیهسازی، به عاملها دادههای دموگرافیک واقعی داده…
🚀 معرفی Shepherd: گیت برای ایجنتهای هوش مصنوعی محققان استنفورد و نورثایسترن ابزاری به نام Shepherd را معرفی کردهاند که مشکل بزرگ ایجنتهای خودمختار در مدیریت وضعیت (State) را حل میکند. این ابزار با الهام از سیستمهای کنترل نسخه، اجرای ایجنت را به ردپاهای قابل بازگشت تبدیل میکند. مهمترین قابلیتهای Shepherd: - ذخیرهسازی همزمانِ فرآیند ایجنت و فایلسیستم - تبدیل تغییرات محیطی و فراخوانی ابزارها به کامیته…
⚡️ بهینهسازی هوشمند پرسوجوهای SQL اگر به دنبال راهی برای بهبود سرعت دیتابیس خود هستید، ابزار متنباز QueryTuner میتواند بدون نیاز به اتصال مستقیم به پایگاه داده، کدهای SQL شما را تحلیل و عیبیابی کند. این ابزار از پنج دایالکت محبوب پشتیبانی میکند: - PostgreSQL - MySQL - Oracle - SQL Server - SQLite هسته اصلی این پروژه از دو بخش تشکیل شده است: ۱. موتور اکتشافی (Heuristic Engine): که بدون نیاز به هوش م…
❤1
🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده 🗂 گزارش #82 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 11 پست بررسیشده 🕐 دوشنبه 1405/05/19 ساعت 14:00 تا سهشنبه 1405/05/20 ساعت 14:00 🤖 نوآوریهای مدلهای هوش مصنوعی شرکت Sakana AI نسخه ارتقایافته مدل Fugu-Ultra v1.1 را منتشر کرد که با بهرهگیری از مدلهای پیشرو، بهبود عملکرد قابلتوجهی را در تمامی بنچمارکهای استاندارد به ثبت رسانده است. 🔗 مشاهده پست متا مدل مالتیمودال جدید Mus…
❤1
🚀 دورههای رایگان هوش مصنوعی Anthropic شرکت Anthropic بهتازگی ۱۳ دوره آموزشی تخصصی و رایگان را در آکادمی خود منتشر کرده است. این دورهها طیف گستردهای از مباحث، از مفاهیم پایه تا پیادهسازیهای حرفهای را پوشش میدهند و برای کاربران عمومی، توسعهدهندگان و متخصصان کسبوکار طراحی شدهاند. مهمترین دورههای این مجموعه عبارتند از: • Claude 101: شروع کار با مدلهای کلاد • AI Fluency: مبانی و چارچوبهای هوش مصنوعی…
🚀 رقابت نفسگیر در دنیای مدلهای هوش مصنوعی اریک اشمیت، مدیرعامل سابق گوگل، به تازگی درباره هزینههای سرسامآور و چرخه عمر کوتاه مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی (Frontier AI) هشدار داده است. طبق گفتههای او، هزینه ساخت هر مدل بین ۲۰۰ تا ۵۰۰ میلیون دلار است و جالب اینکه عمر مفید این مدلها در بازار رقابتی امروز، تنها حدود ۶ ماه تخمین زده میشود. رقابت میان غولهای فناوری به قدری فشرده است که برتری فنی این مدلها با مق…
Showing the 12 most recent of 82 posts we hold for @DataPlusScience. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Posts edited after publishing
@DataPlusScience edited 2 posts after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
- First edit seen
- 10 August 2026
- Most recent edit
- 10 August 2026
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 276,913 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 2 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“هوش مصنوعی و علم داده به فارسی” (@DataPlusScience), 6,046 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/DataPlusScience.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.