Update app.py

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@@ -2,7 +2,7 @@ import gradio as gr
 import pandas as pd
 
 csv_filename = 'leaderboard.csv'
-url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv'
+# url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv'
 
 def get_data_classifica():
     dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
@@ -27,7 +27,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
         with gr.Tab('Classifica Generale'):
 
             gr.Markdown('''# Classifica generale degli LLM italiani''')
-            discord_link = 'https://discord.com/invite/nfgaTG3H'
+            discord_link = 'https://discord.gg/m7sS3mduY2'
             gr.Markdown('''
             I modelli sottostanti sono stati testati con [lm_evaluation_harness](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness) su task specifici per l'italiano introdotti con questa [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/1358).
             L'intero progetto, i modelli e i dataset sono rigorosamente open source e tutti i risultati sono riproducibili lanciando dei comandi come questo:         
@@ -68,9 +68,9 @@ with gr.Blocks() as demo:
             
             form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
             gr.Markdown('''# Community discord
-            Se vuoi contribuire al progetto o semplicemente unirti alla community di LLM italiani unisciti al nostro [discord!](https://discord.com/invite/nfgaTG3H)
+            Se vuoi contribuire al progetto o semplicemente unirti alla community di LLM italiani unisciti al nostro [discord!](https://discord.gg/m7sS3mduY2)
             # Aggiungi il tuo modello
-            Se hai sviluppato un tuo modello che vuoi far valutare, compila il form [qui]({form_link}) è tutto gratuito!         
+            Se hai sviluppato un tuo modello che vuoi far valutare, compila il form [qui](https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA) è tutto gratuito!         
             ''') 
         
         with gr.Tab('Sponsor'):