Hard To Be AI
По вопросам взаимодействия - @unchase Авторский канал|Nomis / Aura co-founder | InfLake / Firewire founder | TechLead and crypto/AI researcher. P.S. Any information I provide here is not a financial or any other advise.
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Hard To Be AI
تُعد قناة Hard To Be AI (@h2becrypto) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 265 805 مشتركاً، محتلاً المرتبة 437 في فئة العملات المشفرة والمرتبة 1 455 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 265 805 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -13 150، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -356، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0.07%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 0.04% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 189 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 96 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل h2becrypto, claude, agents, summit, интерфейс.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“По вопросам взаимодействия - @unchase
Авторский канал|Nomis / Aura co-founder | InfLake / Firewire founder | TechLead and crypto/AI researcher.
P.S. Any information I provide here is not a financial or any other advise.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة العملات المشفرة.
Firewire — SaaS-платформа для независимой аналитики инвестиционных портфелей. Сервис объединяет счета разных брокеров, автоматически синхронизирует сделки и позиции и рассчитывает реальную доходность по TWR/XIRR с учётом денежных потоков и инфляции. Пользователь получает единый дашборд, аналитику облигаций, календарь выплат, риск-метрики и инструменты ребалансировки. Подключение - через защищённые API-ключи в режиме read-only. А теперь ещё и с ИИ-ассистентом на борту!
/claim-credit или по ссылке из релиза, или в самом Claude Code по кнопке. Нужно подключить github, чтобы пользоваться..\llama-server.exe `
-m .\Ternary-Bonsai-2-27B-PTQ1_0.gguf `
-ngl 99 `
-fa on `
-c 16384 `
-b 256 `
-ub 64 `
-ctk q8_0 `
-ctv q8_0 `
--host 127.0.0.1 `
--port 8080
Eсли всё стабильно — меняйте -c 16384 на -c 32768.
Для картинок нужен отдельный Ternary-Bonsai-2-27B-mmproj-Q8_0.gguf ~0.63 GB. На карте RTX 3070Ti я бы держал projector в системной RAM (--no-mmproj-offload в llama.cpp / BONSAI_MMPROJ_CPU=1 в их demo), чтобы не съедать ещё почти гигабайт VRAM.
❓ Какой llama.cpp скачать для Windows
Для обычного Windows 10 x64 + RTX 3070 Ti:
— llama-prism-b10709-9a9394a-bin-win-cuda-12.4-x64.zip
— cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip
Распакуйте оба ZIP в одну папку.
И очень важный момент: обычный/stock llama.cpp сейчас не используйте. PTQ1_0/PQ2_0 требуют Hadamard activation transform из форка PrismML. Авторы прямо предупреждают, что mainline llama.cpp эти Bonsai-2 GGUF нормально не запускает.