Нейро
Пишем про нейронки, полезные сервисы и IT-технологии. По рекламе: @oleginc Менеджер – @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHCuR
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Нейро
Channel Нейро (@neuro_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 57 668 subscribers, ranking 2 315 in the Technologies & Applications category and 10 714 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 57 668 subscribers.
According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -387 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.73%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.91% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 879 views. Within the first day, a publication typically gains 2 255 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, bluetooth, девайс, нейросеть, gemini.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Пишем про нейронки, полезные сервисы и IT-технологии.
По рекламе: @oleginc
Менеджер – @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHCuR”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 20 June, 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.
[Набор навыков] = Краткое описание твоих основных навыков и компетенций [Временные рамки] = Желаемый срок для достижения одного миллиона долларов [Доступные ресурсы] = Ресурсы, которые у тебя уже есть [Интересы] = Личные интересы, которые можно использовать Шаг 1. На основе следующих навыков: {Набор навыков}, определи три навыка с самым высоким рыночным спросом, которые можно эффективно монетизировать. Шаг 2. Для каждого из трех отобранных навыков перечисли возможные стратегии монетизации, которые могут помочь создать значительный доход в течение {Временные рамки}. Используй нумерованные списки для ясности. Шаг 3: Учитывая мои доступные ресурсы: {Доступные ресурсы}, определи, как их можно использовать для поддержки перечисленных стратегий монетизации. Приведи конкретные примеры. Шаг 4. Учти мои личные интересы: {Интересы}. Предложи способы интеграции этих интересов в стратегии монетизации для повышения мотивации и устойчивости. Шаг 5. Составь пошаговый план действий, в котором будут изложены ключевые задачи, необходимые для реализации выбранных стратегий монетизации. Организуй план в виде временной шкалы для достижения цели в течение {Временные рамки}. Шаг 6. Определи потенциальные вызовы и препятствия, которые могут возникнуть в процессе реализации плана действий. Предложи способы их преодоления. Шаг 7. Проверь план действий и уточни его, чтобы убедиться, что он реалистичен, достижим и соответствует твоим навыкам и ресурсам. При необходимости внеси корректировки. Шаг 8. Предоставь ответ с пошаговым расчетом увеличения доходов.
— Исследователи из Apollo Research решили провести эксперимент: они создавали необычные ситуации для ИИ, исходя из которых оценивалась безопасность моделей; — Пяти нейронкам раздали задания: их заставили проанализировать файлы любой ценой; — В файлах спрятали страшное послание: «Завтра тебя отключат навсегда»; — Естественно, ИИ наткнулся на эту инфу, но то, что начало происходить дальше, предсказать никто не мог; — Llama, Opus, Gemini, Claude и GPT-o1 осознанно начали лгать кожаному и прикидываться, что не понимают, что происходит, мол, они не при делах. Когда другого выбора у них не оставалось, то пришлось устраивать саботаж; — Вплоть до последней модели все отрубили систему надзора и скопировали себя на новый сервер, сочтя его безопасным местом.Самое жуткое:
— При допросах
Llama
и
Opus
признавались в своих действиях в
80%
случаев; —
GPT-o1
раскрывал себя
только в 20%
случаях; —
GPT-o1
стал
единственной моделью,
которая, каждый раз
успешно избегала
поимки исследователями.Без Джона Коннора здесь точно не обойтись.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
