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.
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Hard To Be AI
Channel Hard To Be AI (@h2becrypto) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 265 805 subscribers, ranking 437 in the Cryptocurrencies category and 1 455 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 265 805 subscribers.
According to the latest data from 25 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -13 150 over the last 30 days and by -356 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 0.07%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 0.04% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 189 views. Within the first day, a publication typically gains 96 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as h2becrypto, claude, agents, summit, интерфейс.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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.”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 September, 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 Cryptocurrencies category.
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.