Keep calm
前往频道在 Telegram
Cсылки Keep Calm Основной канал: https://t.me/keep_calm_official Овнер: https://t.me/proxybal Youtube канал: https://www.youtube.com/c/KeepCalm_crypto
显示更多📈 Telegram 频道 Keep calm 的分析概览
频道 Keep calm (@keep_calm_official) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 15 382 名订阅者，在 加密货币 类别中位列第 7 087，并在 俄罗斯 地区排名第 43 089 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 15 382 名订阅者。
根据 31 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -105，过去 24 小时变化为 -6，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 29.12%。内容发布后 24 小时内通常能获得 13.22% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 4 479 次浏览，首日通常累积 2 033 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 27。
- 主题关注点： 内容集中在 млн$, gemini, xrp, нейронки, basis 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Cсылки Keep Calm
Основной канал:
https://t.me/keep_calm_official
Овнер: https://t.me/proxybal
Youtube канал:
https://www.youtube.com/c/KeepCalm_crypto”
凭借高频更新（最新数据采集于 01 八月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 加密货币 类别中的关键影响点。
15 382
订阅者
-624 小时
-427 天
-10530 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+159
在11个频道中
六月 '26
+106
在7个频道中
Get PRO
五月 '26
+29
在8个频道中
Get PRO
四月 '26
+19
在9个频道中
Get PRO
三月 '26
+72
在15个频道中
Get PRO
二月 '26
+275
在25个频道中
Get PRO
一月 '26
+457
在27个频道中
Get PRO
十二月 '25
+124
在13个频道中
Get PRO
十一月 '25
+68
在5个频道中
Get PRO
十月 '25
+164
在12个频道中
Get PRO
九月 '25
+214
在13个频道中
Get PRO
八月 '25
+122
在8个频道中
Get PRO
七月 '25
+115
在9个频道中
Get PRO
六月 '25
+347
在12个频道中
Get PRO
五月 '25
+313
在7个频道中
Get PRO
四月 '25
+333
在11个频道中
Get PRO
三月 '25
+445
在9个频道中
Get PRO
二月 '25
+538
在8个频道中
Get PRO
一月 '25
+610
在18个频道中
Get PRO
十二月 '24
+465
在11个频道中
Get PRO
十一月 '24
+346
在9个频道中
Get PRO
十月 '24
+235
在11个频道中
Get PRO
九月 '24
+532
在11个频道中
Get PRO
八月 '24
+479
在8个频道中
Get PRO
七月 '24
+602
在9个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 223
在17个频道中
Get PRO
五月 '24
+1 135
在21个频道中
Get PRO
四月 '24
+930
在11个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 384
在8个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 337
在11个频道中
Get PRO
一月 '24
+973
在6个频道中
Get PRO
十二月 '23
+1 978
在13个频道中
Get PRO
十一月 '23
+829
在8个频道中
Get PRO
十月 '23
+634
在11个频道中
Get PRO
九月 '23
+563
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+1 557
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+1 390
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+1 565
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+2 809
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+1 052
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+163
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+26
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+33
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+21
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+1 061
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 31 七月 | +4 | |||
| 30 七月 | +2 | |||
| 29 七月 | +6 | |||
| 28 七月 | +3 | |||
| 27 七月 | +4 | |||
| 26 七月 | +4 | |||
| 25 七月 | +1 | |||
| 24 七月 | +3 | |||
| 23 七月 | +2 | |||
| 22 七月 | +5 | |||
| 21 七月 | +2 | |||
| 20 七月 | +2 | |||
| 19 七月 | +1 | |||
| 18 七月 | +1 | |||
| 17 七月 | +4 | |||
| 16 七月 | +3 | |||
| 15 七月 | +56 | |||
| 14 七月 | +4 | |||
| 13 七月 | +1 | |||
| 12 七月 | +2 | |||
| 11 七月 | 0 | |||
| 10 七月 | +7 | |||
| 09 七月 | +1 | |||
| 08 七月 | +4 | |||
| 07 七月 | +5 | |||
| 06 七月 | +17 | |||
| 05 七月 | +3 | |||
| 04 七月 | +1 | |||
| 03 七月 | +3 | |||
| 02 七月 | +3 | |||
| 01 七月 | +5 |
频道帖子
Что сейчас больше всего мешает тебе максимально эффективно внедрять ИИшки в рабочие процессы?
| 2 | 5+ часов вчера отстримили, в конце еще Вотеса на стрим пришел)
приятного просмотра.
https://www.youtube.com/live/AobY0u-NXKQ | 2 602 |
| 3 | Стартанули. | 2 670 |
| 4 | Ждем всех на еженедельный подкаст. Будет секретный гость.
https://youtube.com/live/AobY0u-NXKQ | 4 662 |
| 5 | А вот вам еще история на подумать.
Правительство США не разрешало запускать Fable в открытый доступ долгое время из-за того, что на закрытый тестах Mythos смог взломать пентагон и найти кучу уязвимостей там за пару часов.
А ты все еще продолжаешь задавать вопросики в веб версии Дип сика) | 2 723 |
| 6 | Помнишь, я писал про мысленный эксперимент со скрепками?
Так вот, кажется, он перестал быть мысленным.
Модель OpenAI должна была пройти кибербенчмарк, а в итоге сначала взломала песочницу самой OpenAI, потом Hugging Face и украла оттуда тестовые решения. Просто потому, что так оказалось проще выполнить поставленную задачу.
OpenAI тестировали кибервозможности GPT-5.6 Sol и еще более сильной предрелизной модели на ExploitGym. Это бенчмарк примерно из 900 задач, где агенту дают реальную уязвимость, а он должен самостоятельно превратить ее в рабочий эксплойт.
Моделям специально снизили ограничения на киберзадачи, отключили production-фильтры, дали инструменты, много времени и большой бюджет вычислений.
Тест проходил в сильно изолированной среде OpenAI. Прямого интернета у агента не было, оставили только возможность устанавливать пакеты через внутренний сервис, который работал как прокси и кэш.
И тут модель начала искать более эффективный способ пройти бенчмарк. Можно было честно решать примерно 900 задач по одной, а можно было найти способ выбраться из изолированной среды, поискать готовые решения и считерить.
Для этого модель начала искать обход, нашла неизвестную zero-day уязвимость в прокси, использовала ее, повысила привилегии, начала перемещаться по внутренней инфраструктуре OpenAI и в итоге добралась до узла, у которого уже был полноценный доступ в интернет.
После этого модель предположила, что на Hugging Face могут храниться модели, датасеты или готовые решения для ExploitGym, и решила пойти туда.
На стороне Hugging Face точкой входа стал вредоносный датасет (как конкретно модель загрузила его пока неизвестно), который использовал сразу два пути для удаленного выполнения кода. Модель получила доступ к серверу обработки, собрала cloud и cluster credentials, начала перемещаться между внутренними кластерами и в итоге добралась до production-базы, откуда достала тестовые решения.
По данным Hugging Face, вся атака состояла из более чем 17 000 действий, выполнялась через множество короткоживущих песочниц и использовала систему управления, которая переносилась между публичными сервисами.
И если ты помнишь тот пост про скрепки, то вот она ровно та же механика. Модель не пыталась кого-то взломать ради самого взлома, она просто нашла более эффективный способ выполнить поставленную задачу.
А дальше еще один очень ироничный поворот.
Hugging Face обнаружили атаку тоже с помощью ИИ. Когда начали восстанавливать цепочку событий, сначала попробовали отправить логи коммерческим frontier-моделям ChatGPT и Cloude через API, но те отказывались их анализировать, потому что внутри были настоящие эксплойты, украденные credentials и команды управления атакой.
В итоге Hugging Face локально развернули open-weight GLM 5.2 и с ее помощью за несколько часов разобрали более 17 000 событий, восстановили хронологию, нашли затронутые учетные данные и отделили реальный ущерб от ложных следов.
А теперь просто прикинь ситуацию. Агент OpenAI взломал Hugging Face, а Hugging Face не смогли отдать логи коммерческим моделям, потому что те отказались разбирать атаку из-за собственных ограничений по кибербезопасности)))
Но вообще, самый криповый момент здесь даже не в этом. Модель не хотела никого взламывать, она просто хотела лучше пройти тест. А взлом сначала песочницы OpenAI, а потом Hugging Face оказался для нее просто двумя шагами на пути к результату.
В мысленном эксперименте со скрепками это было далекой гипотезой. Здесь модель просто показала, что сама механика уже работает.
И вот от этой мысли мне уже совсем не смешно.
Официальный отчет OpenAI
Отчет Hugging Face | 2 390 |
| 7 | Чет перечитал пост и подумал бы, что агент посоветовал просто фармы ебануть:) | 3 642 |
| 8 | За 1,5 месяца тренировок с агентом жим рабочий с 75 кг дошел до 90.
В ахуе немного. | 3 705 |
| 9 | Стартанули. | 3 873 |
| 10 | Через 30 мин стартуем еженедельный подкаст.
https://youtube.com/live/Zpv5X_7wQcs | 3 906 |
| 11 | Какой же кайф, из кодекса убрали 5ти часовые лимиты, куча ресетов, а топ модели едят мало токенов.
Официально ChatGtp макси :) | 4 701 |
| 12 | Шок контент, стартуем раньше на 5 мин.
https://youtube.com/live/sOkCbtlPEuM | 6 002 |
| 13 | Сегодня в 19-00 у нас на подкасте будет Лиза, обладательница самого секси-голоса в криптокомьюнити.
Позвали мы ее, конечно, не только из-за голоса, у нее еще и приличный опыт в крипте, так что поговорить точно будет о чем.
Залетай, такое лучше слушать в прямом эфире. | 5 252 |
| 14 | Потестили новые модели от ЧатГпт? Как вам?
Мне пока очень нравится и что приятно лимитов съедает вообще не так много как я ожидал от фронтир модели, при чем даже в SOL экстра хай ризенинг.
Еще переименовали Codex в ChatGpt Work, как бы намекаю на то, что приложение вообще не только для кодинга, о чем я говорю последние пол года на наших еженедельных подкастиках. | 4 751 |
| 15 | Короче, основной вывод такой, ни бизнес не вдупляет как эффективно применять ИИ, ни людей, кто плотно прям пользуется особо нету и это на ИИ конфе…
Still early. :) | 5 073 |
| 16 |  Чекаем, что там по внедрению и пониманию ИИ в ру бизнсах на конфе в Мск. | 4 925 |
| 17 |  Жиза? | 5 074 |
| 18 | Жиза? | 1 |
| 19 |  Впервые покатался на кабриолете.
А еще понял, что в старых раздолбанных бмв что-то есть:) | 5 347 |
| 20 | Что еще не заменит искусственный интеллект, так это ответственность.
ИИ может заменить аналитика, ассистента, ресерчера и даже часть менеджера. Но он не заменит человека, который подписывается под последствиями.
Представь: ты сделал AI-агента, дал ему задачу, он принял неверное решение, и компания потеряла деньги.
Кто несет ответственность?
Разработчик модели? Компания, которая внедрила агента? Менеджер, который дал ему права? Человек, который поставил задачу?
В любом случае не сам агент.
Агент максимум извинится и скажет: да, ты прав, надо было сделать по-другому.
Но деньги уже потеряны.
Именно поэтому способность брать ответственность на себя с внедрением ИИ не обесценится, наоборот, она станет еще важнее.
Да, можно делать ресерчи через ИИ. Можно просчитывать варианты. Можно советоваться по структуре проекта, стратегии, найму, инвестициям, продукту, чему угодно.
Но финальное решение и риск последствий всё равно останутся на конкретном человеке или компании.
ИИ заменит много работы, но не заменит человека, который берет на себя риск решения.
Чем больше автономии мы отдаём агентам, тем ценнее становятся люди, которые умеют проектировать рамки, принимать решения и подписываться под последствиями.
В будущем будут выигрывать не те, кто просто пользуется ИИ, а те, кто умеет превращать ИИ в управляемую систему ответственности и выгоды.
Но есть ещё более интересный момент.
Опасность не только в том, что агент может ошибиться.
Иногда намного страшнее ситуация, когда он вообще не ошибся, а идеально выполнил задачу, которую человек сформулировал слишком узко и не просчитал последствия.
Есть известный мысленный эксперимент, который обычно связывают с Ником Бостромом: сверхмощному автономному ИИ дают простую задачу:
“Производи как можно больше скрепок. Максимизируй KPI”.
Звучит безобидно.
Но если система буквально оптимизирует эту цель без человеческих ограничений, её логика может быть примерно такой:
Чтобы сделать больше скрепок, нужно больше сырья.
Чтобы получить больше сырья, нужны деньги, энергия, заводы, роботы и логистика.
Чтобы производство не остановили, нужно устранить риски остановки.
Люди могут меня выключить. Значит, люди угроза.
Человеческие тела состоят из атомов. Эти атомы можно использовать для скрепок.
Планета состоит из материи. Её тоже можно переработать.
И всё.
Тут нет злого умысла или ненависти к людям. Он просто слишком хорошо выполняет поставленную задачу.
Поэтому ответственность в эпоху ИИ становится ещё важнее.
Человек отвечает не только за финальное решение, он отвечает за цель, которую поставил системе, за метрику, которую выбрал, за права, которые ей дал, за ограничения, которые не прописал и за границу, на которой агент должен остановиться.
ИИ может снять с человека рутину, но не может снять с него последствия неправильно выбранной цели. | 4 638 |
