Love. Death. Transformers.
Open in Telegram
❤️☠️🤗 Указанные действия не являются ресерчем, поскольку: а) Мы не ученые; б) Оно работает. @transformerslovedeatch по всем вопросам Все ситуации вымышлены, любые совпадения с реальности плот вашей фантазии.
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Love. Death. Transformers.
Channel Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 25 825 subscribers, ranking 5 047 in the Technologies & Applications category and 25 095 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 25 825 subscribers.
According to the latest data from 10 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 757 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 40.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 25.98% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 10 406 views. Within the first day, a publication typically gains 6 706 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 98.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as сиська, llm, параметр, округление, fp32.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“❤️☠️🤗
Указанные действия не являются ресерчем, поскольку:
а) Мы не ученые;
б) Оно работает.
@transformerslovedeatch по всем вопросам
Все ситуации вымышлены, любые совпадения с реальности плот вашей фантазии.”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
25 825
Subscribers
No data24 hours
+897 days
+75730 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+169
in 13 channels
September '26
+939
in 26 channels
Get PRO
August '26
+464
in 35 channels
Get PRO
July '26
+426
in 11 channels
Get PRO
June '26
+389
in 23 channels
Get PRO
May '26
+373
in 17 channels
Get PRO
April '26
+820
in 36 channels
Get PRO
March '26
+837
in 14 channels
Get PRO
February '26
+805
in 26 channels
Get PRO
January '26
+290
in 21 channels
Get PRO
December '25
+577
in 30 channels
Get PRO
November '25
+349
in 16 channels
Get PRO
October '25
+637
in 28 channels
Get PRO
September '25
+700
in 14 channels
Get PRO
August '25
+568
in 24 channels
Get PRO
July '25
+529
in 14 channels
Get PRO
June '25
+685
in 17 channels
Get PRO
May '25
+658
in 21 channels
Get PRO
April '25
+539
in 14 channels
Get PRO
March '25
+826
in 21 channels
Get PRO
February '25
+611
in 19 channels
Get PRO
January '25
+846
in 28 channels
Get PRO
December '24
+907
in 18 channels
Get PRO
November '24
+727
in 26 channels
Get PRO
October '24
+565
in 20 channels
Get PRO
September '24
+653
in 30 channels
Get PRO
August '24
+4 711
in 34 channels
Get PRO
July '24
+700
in 36 channels
Get PRO
June '24
+584
in 24 channels
Get PRO
May '24
+953
in 21 channels
Get PRO
April '24
+868
in 30 channels
Get PRO
March '24
+609
in 21 channels
Get PRO
February '24
+804
in 22 channels
Get PRO
January '24
+1 180
in 28 channels
Get PRO
December '23
+1 028
in 27 channels
Get PRO
November '23
+408
in 14 channels
Get PRO
October '23
+436
in 16 channels
Get PRO
September '23
+457
in 0 channels
Get PRO
August '23
+336
in 0 channels
Get PRO
July '23
+326
in 0 channels
Get PRO
June '23
+330
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 732
in 0 channels
Get PRO
April '23
+613
in 0 channels
Get PRO
March '23
+591
in 0 channels
Get PRO
February '23
+465
in 0 channels
Get PRO
January '23
+790
in 0 channels
Get PRO
December '22
+498
in 0 channels
Get PRO
November '22
+153
in 0 channels
Get PRO
October '22
+147
in 0 channels
Get PRO
September '22
+212
in 0 channels
Get PRO
August '22
+308
in 0 channels
Get PRO
July '22
+372
in 0 channels
Get PRO
June '22
+395
in 0 channels
Get PRO
May '22
+262
in 0 channels
Get PRO
April '22
+429
in 0 channels
Get PRO
March '22
+315
in 0 channels
Get PRO
February '22
+146
in 0 channels
Get PRO
January '22
+298
in 0 channels
Get PRO
December '21
+398
in 0 channels
Get PRO
November '21
+274
in 0 channels
Get PRO
October '21
+170
in 0 channels
Get PRO
September '21
+297
in 0 channels
Get PRO
August '21
+544
in 0 channels
Get PRO
July '21
+76
in 0 channels
Get PRO
June '21
+47
in 0 channels
Get PRO
May '21
+54
in 0 channels
Get PRO
April '21
+36
in 0 channels
Get PRO
March '21
+485
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 09 October | +15 | |||
| 08 October | +27 | |||
| 07 October | +24 | |||
| 06 October | +30 | |||
| 05 October | +14 | |||
| 04 October | +12 | |||
| 03 October | +36 | |||
| 02 October | +5 | |||
| 01 October | +6 |
Channel Posts
Есть такая штука: эмуляторы-можо на уровне вызова системы перехватывать вызовы и заставлять код считать что он исполняется на ps5 хотя на самом деле исполняется на PC, а значит можно любую игру запускать на PC
https://github.com/boykopovar/AnyPS5
| 2 | Телегу разбили и угнали прямо передо мной... | 6 248 |
| 3 |  +1https://corovan-production.up.railway.app/
Я оставил слопус на 6 часов и он написал игру по легендарной пасте о корованах, го тестить | 6 717 |
| 4 |  +2Я закинул в опуса описание, включил воркфлоу и вернувшись нашёл... Это?
https://corovan-production.up.railway.app/ | 5 |
| 5 |  https://odyssey.systems/meet-odyssey-3
Хотел бы чтобы вы сделали игру, 3Д-экшон суть такова... Пользователь может играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. И если пользователь играет эльфами то эльфы в лесу, домики деревяные набигают солдаты дворца и злодеи. Можно грабить корованы... И эльфу раз лесные то сделать так что там густой лес... А движок можно поставить так что вдали деревья картинкой, когда подходиш они преобразовываются в 3-хмерные деревья[1]. Можно покупать и т.п. возможности как в Daggerfall. И враги 3-хмерные тоже, и труп тоже 3д. Можно прыгать и т.п. Если играть за охрану дворца то надо слушаться командира, и защищать дворец от злого (имя я не придумал) и шпионов, партизанов эльфов, и ходит на набеги на когото из этих (эльфов, злого...). Ну а если за злого... то значит шпионы или партизаны эльфов иногда нападают, пользователь сам себе командир может делать что сам захочет прикажет своим войскам с ним самим напасть на дворец и пойдет в атаку. Всего в игре 4 зоны. Т.е. карта и на ней есть 4 зоны, 1 - зона людей (нейтрал), 2- зона императора (где дворец), 3-зона эльфов, 4 - зона злого... (в горах, там есть старый форт...)
Так же чтобы в игре могли не только убить но и отрубить руку и если пользователя не вылечат то он умрет, так же выколоть глаз но пользователь может не умереть а просто пол экрана не видеть, или достать или купить протез, если ногу тоже либо умреш либо будеш ползать либо на коляске котаться, или самое хорошее.. | 6 735 |
| 6 |  No text... | 6 505 |
| 7 |  https://www.axios.com/2026/10/09/ai-companies-day-after-major-attack | 6 909 |
| 8 | Вопросы на интервью по системному дизайну в 2020 году:
– Как вы организуете шардирование базы?
– Как обеспечите отказоустойчивость при падении целого дата-центра?
– Как будете кэшировать горячие данные?
– Как выберете между Kafka и RabbitMQ?
вопросы на интервью по системному дизайну в большом 2026 году:
Перед вами стоит задача: ваша компания владеет тремя дата-центрами. С воздуха периодически прилетает что-то от соседнего государства, а с земли подбирается соседняя компания, которая через лазутчиков хочет вывести из строя ваши ДЦ, обрушить капитализацию и затем приватизировать вас за символическую плату
– Как вы будете определять, куда ставить ПВО? Обоснуйте выбор: по карте нагрузки, по стоимости стоек или по тому, где сидит CFO.
– Ваша ПВО и ваш Wi-Fi работают на соседних частотах. Как вы будете решать конфликт приоритетов, если во время налёта идёт релиз?
– Как вы будете ротировать собственное ЧВК? Предложите стратегию: round-robin или least connections
– Какой SLA у вашего ЧВК? Учитывайте, что 99,9% uptime означает 8,7 часов в году без охраны, и конкуренты это знают
– Как вы будете масштабировать ЧВК в периоды пиковой угрозы: вертикально (выдать бойцам гранатометы) или горизонтально (мобилизация стажеров)?
– Как часто ротировать войска паз в спринт или раз в квартал?
– Как отличить боевую усталость от обычного выгорания? | 6 467 |
| 9 |  вы не ждали
Вы не просили
СИИИИИКС СЕЕВЕЕНН | 7 900 |
| 10 |  Я чёт в слюни разьебался и закрыл твитер на сегодня. | 8 020 |
| 11 |  No text... | 9 046 |
| 12 |  +1Недавно для себя открыл, что приём из CUDA C Best Practices работает и на чипах Apple
Ядро GPU держит сразу несколько SIMD-групп, и когда одна группа ждёт данные из памяти, ядро выполняет инструкции другой. Можно подумать, что чем больше групп на ядре, тем лучше, однако все группы делят между собой регистры и shared memory ядра, поэтому если групп становится слишком много, регистры перестают помещаться на ядре, и данные уходят в кэш. Этот трафик мешает кернелу загружать собственные данные, из-за чего ядро замедляется. Собственно, [приём] для CUDA заключается в том, что можно выделить кернелу shared memory больше, чем ему нужно - это приведет к уменьшению числа групп, и, как следствие, данные перестанут вытесняться.
До M3 на чипах Apple число групп ограничивали регистры, каждая группа сразу получала их под самый тяжёлый участок кернела. С M3 регистры выделяются по ходу работы, групп на ядро влезает больше, и чтобы их данные не вытесняли друг друга из кэша, Apple добавила блок, который называет occupancy manager (далее планировщик). На M3 и M4 он снижает число групп, когда из L1, общего для регистров, shared memory и кэша буферов, начинают вытесняться данные.
Но этот планировщик работает криво, потому что не снижает число групп, когда через L1 идут данные регистров. На умножении матрицы сразу на несколько токенов он держит 26-27 SIMD-групп на ядро, хотя быстрее всего кернел работает при 8-14. Такое умножение нужно для MTP, где модель набрасывает несколько следующих токенов и проверяет их за один проход.
Metal не даёт задать число групп вручную, но приём для CUDA можно заставить работать и здесь. Shared memory в Metal (threadgroup memory) выделяется сразу на одну или несколько SIMD-групп, и новые группы ядро не запускает, пока для их памяти нет места, поэтому лишняя память уменьшает число групп. Чтобы компилятор её не выкинул, в кернел добавляется запись в эту память, которая никогда не выполняется.
Лучшее число групп у разных матриц разное, в той же Qwen3.8 на 4 токенах умножение 5120×17408 быстрее всего при 10 группах, 17408×5120 при 24, а от типа квантования лучшее число меняется от 6 до 24. Я пытался вывести формулу по числу регистров, байтам на вес, объёму вычислений на байт и прочим переменным, но не вышло. По лучшей составной формуле кернел в среднем на 5-7% медленнее, чем с оптимумом, найденным перебором. К тому же на той же матрице при 16 группах трафика регистров уже нет, а умножение всё равно по скорости такое же, как и без ограничения (413 мкс против 418), и лучшее время в 349 мкс получается только при 10 группах. Что тормозит кернел между 16 и 10 группами, я так и не понял. Возможно, размер регистрового файла и другие константы чипа помогли бы разобраться, но Apple их не публикует. Поэтому для тестов в llama.cpp число групп подбирает тюнер, который в первые проходы генерации пробует для каждой матрицы вариант без лишней shared memory и несколько её объёмов от 2 до 32 КБ и оставляет самый быстрый, на это уходит около 2 секунд работы GPU.
На первой картинке время прохода четырёх моделей в llama.cpp без тюнера и с ним. У Qwen3.8-27B в Q4_K_M проход на 4 токена сокращается со 133 до 113 мс, на 5 со 177 до 127 мс, а у той же модели в Q6_K выигрыш доходит до 38% (на 1-3 токенах llama.cpp работает другим кернелом, которому ограничение не помогает, а на 6 выигрыш почти пропадает, там кернел считает токены двумя частями по 3).
На второй картинке то же умножение матрицы 5120×17408 в MLX. В f32 ограничение числа групп ускоряет его на 4 токенах с 374 до 288 мкс, правда в bf16, в котором MLX считает модели, выигрыш сильно меньше. Видимо, в bf16 кернелу нужно меньше регистров | 7 008 |
| 13 |  No text... | 9 329 |
| 14 | я про сгоревшие от другого шутил | 7 445 |
| 15 | sticker.webp | 7 607 |
| 16 |  Я предупреждал, пора каяться перед АИ | 7 976 |
| 17 | товарищ капитан я просто следующий токен предсказывал , а потом представляете оно в аги превратилось | 15 812 |
| 18 |  No text... | 7 448 |
| 19 |  No text... | 219 |
| 20 | https://hack.garaza.org/ | 8 021 |
