CodeCamp
Канал, который читает твой сеньйор. Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘 Редакция: @camprobot Сотрудничество: @todaycast РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel CodeCamp
Channel CodeCamp (@codecamp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 178 271 subscribers, ranking 595 in the Technologies & Applications category and 2 561 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 178 271 subscribers.
According to the latest data from 26 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -2 670 over the last 30 days and by -77 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 11.25%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 8.34% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 20 067 views. Within the first day, a publication typically gains 14 869 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 156.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, интерфейс, софт, docker, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Канал, который читает твой сеньйор.
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 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.
🟢 Чем крупнее каталог, тем сильнее эффект: на максимальном масштабе — 5 млрд взаимодействий и 5,4 млн треков — Recall@10 у всех трёх моделей вырос на 25–30%. На Amazon, где каталог — пара тысяч товаров, прибавка куда скромнее: 6–15%. 🟢 Вывод Meta*: на гигантских каталогах стандартные ретриверы захлёбываются правдоподобным мусором в топе — и тут выручает дополнительная проверка кандидатов.Такие дела: без наших датасетов никуда. Статья тут 😎 *запрещенная в РФ организация @xor_journal
«ВСЕГДА НОСИ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫЕ ПРЕДМЕТЫ в инвентаре; никогда больше не храни их в неохраняемом сундуке»
«НЕ трать ещё одну ночь на погоню за тёмно-розовыми пикселями» (так модель называет свиней)По-человечески жалко стало бедолагу Astra 🥲
🟢 Ее особенность в том, что она не генерирует ответ токен за токеном, а выдаёт структурированный результат с вероятностями. Так что ее, например, идеально использовать для классификации, скоринга и маршрутизации, а вот генерация текста не ее конек. 🟢 Так, Jev заставили играть в DOOM: модель получала данные о происходящем и могла принимать около 10 решений в секунду — то есть реагировала мгновенно. Вся эта демонстрация обошлась примерно… в $7 в час. 🟢 Самые главные цифры, присядьте: в отдельных сценариях Jev работает до 200 раз быстрее и 450 раз дешевле альтернатив. Вход стоит всего $0,042 за миллион токенов, а выход будет бесплатным! 🟢 И ещё одна фишка: Jev не может выдать ответ вне заранее заданного формата, то есть галлюцинаций не будет. Но выбрать неправильный вариант она, правда, все еще может.DeepSeek момент? 🧐 @xor_journal
