Love. Death. Transformers.
Ir al canal en 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.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Love. Death. Transformers.
El canal Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 25 106 suscriptores, ocupando la posición 5 165 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 25 865 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 25 106 suscriptores.
Según los últimos datos del 14 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 357, y en las últimas 24 horas de 21, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 37.98%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 25.54% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 9 535 visualizaciones. En el primer día suele acumular 6 412 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 99.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como сиська, llm, параметр, округление, fp32.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“❤️☠️🤗
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.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 15 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
25 106
Suscriptores
+2124 horas
+787 días
+35730 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
septiembre '26
septiembre '26
+274
en 12 canales
agosto '26
+464
en 35 canales
Get PRO
julio '26
+426
en 11 canales
Get PRO
junio '26
+389
en 23 canales
Get PRO
mayo '26
+373
en 17 canales
Get PRO
abril '26
+820
en 36 canales
Get PRO
marzo '26
+837
en 13 canales
Get PRO
febrero '26
+805
en 24 canales
Get PRO
enero '26
+290
en 21 canales
Get PRO
diciembre '25
+577
en 30 canales
Get PRO
noviembre '25
+349
en 16 canales
Get PRO
octubre '25
+637
en 27 canales
Get PRO
septiembre '25
+700
en 14 canales
Get PRO
agosto '25
+568
en 24 canales
Get PRO
julio '25
+529
en 14 canales
Get PRO
junio '25
+685
en 17 canales
Get PRO
mayo '25
+658
en 21 canales
Get PRO
abril '25
+539
en 14 canales
Get PRO
marzo '25
+826
en 21 canales
Get PRO
febrero '25
+611
en 19 canales
Get PRO
enero '25
+846
en 28 canales
Get PRO
diciembre '24
+907
en 18 canales
Get PRO
noviembre '24
+727
en 26 canales
Get PRO
octubre '24
+565
en 20 canales
Get PRO
septiembre '24
+653
en 30 canales
Get PRO
agosto '24
+4 711
en 34 canales
Get PRO
julio '24
+700
en 36 canales
Get PRO
junio '24
+584
en 24 canales
Get PRO
mayo '24
+953
en 21 canales
Get PRO
abril '24
+868
en 30 canales
Get PRO
marzo '24
+609
en 21 canales
Get PRO
febrero '24
+804
en 22 canales
Get PRO
enero '24
+1 180
en 28 canales
Get PRO
diciembre '23
+1 028
en 27 canales
Get PRO
noviembre '23
+408
en 14 canales
Get PRO
octubre '23
+436
en 16 canales
Get PRO
septiembre '23
+457
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+336
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+326
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+330
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 732
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+613
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+591
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+465
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+790
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+498
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+153
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+147
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+212
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+308
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+372
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+395
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+262
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+429
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+315
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+146
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+298
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+398
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+274
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+170
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+297
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+544
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+76
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+47
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+54
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+36
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+485
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 15 septiembre | +8 | |||
| 14 septiembre | +26 | |||
| 13 septiembre | +2 | |||
| 12 septiembre | +15 | |||
| 11 septiembre | +25 | |||
| 10 septiembre | +13 | |||
| 09 septiembre | +12 | |||
| 08 septiembre | +22 | |||
| 07 septiembre | +11 | |||
| 06 septiembre | +19 | |||
| 05 septiembre | +14 | |||
| 04 septiembre | +36 | |||
| 03 septiembre | +38 | |||
| 02 septiembre | +22 | |||
| 01 septiembre | +11 |
Publicaciones del Canal
Repost from Медиазона. Эксклюзив
Математика из Сколтеха объявили в розыск по делу о финансировании экстремизма
Информацию о розыске Даниила Меркулова «Медиазона» обнаружила в базе российского МВД.
В конце мая 2026 года в Савеловский суд Москвы поступило уголовное дело Меркулова, обвиняемого по статье о финансировании экстремистской деятельности, выяснила «Медиазона».
В конце июня должно было пройти предварительное заседание по его делу, но Меркулов на заседание не пришел. Следующие четыре заседания Меркулов также пропустил, а 21 августа производство по делу было приостановлено.
В качестве основания для приостановки производства в карточке дела указана следующая причина: «место нахождения обвиняемого известно, однако отсутствует реальная возможность его участия в судебном разбирательстве».
Сам Меркулов и его адвокат на вопросы корреспондента «Медиазоны» не ответили.
Даниил Меркулов — математик, исследователь и преподаватель, специалист в области методов оптимизации и машинного обучения. Судя по информации из слитых баз данных, по состоянию на 2025 год Даниил Меркулов работал в Сколковском институте науки и технологий.
Кроме того, у математика был свой ютуб-канал, где он выкладывал записи лекций и семинаров. Последнее видео на канале было выложено в марте 2026 года. На его телеграм-канал fmin.xyz, посвященный методам оптимизации и математической теории, подписано больше 4,5 тысяч человек.
🌟Теперь «Медиазона» каждый день обновляет полную базу розыска МВД. Проверьте, не ищут ли вас или ваших близких российские силовики по ссылке:
https://zona.media/wanted
| 2 |  Открыл интернет там ну все как обычно | 6 522 |
| 3 |  Я обучил очень простой переводчик мозга мухи который позволяет ей управлять microduck, так что теперь можно дать мухе РОБОТИЗИРОВАННОЕ тело
https://huggingface.co/spaces/AlexWortega/flywire-microduck
https://x.com/justALEXWORTEGA/status/2099441563134758962?s=20 | 7 966 |
| 4 |  Sin texto... | 7 435 |
| 5 |  Слава богу у нас есть такие замечательные компании которые спасут нас от апокалипсиса... | 7 516 |
| 6 |  🧠 GigaChat 3.5 Reasoning — первая в России открытая модель с рассуждениями
Выкладываем в open source первую модель GigaChat с полноценным рассуждением. В основе — 432B-A28B MoE. После SFT мы обучили с помощью online RL шесть экспертов по разным направлениям: от математики и кода до агентов, диалога и следования инструкциям. Затем собрали их в одну модель через on-policy distillation: ученик генерирует ответ сам, а эксперт нужного домена оценивает каждый его токен, так что ничего из выученного в RL не теряется.
Что получилось по сравнению с GigaChat 3.5 Instant:
🔘SWE-Verified: 43 → 65
🔘AIME-2026: 67 → 92
🔘IFBench: 44 → 77
Рассуждения заметно усилили кодовые и базовые агентные навыки: модель вышла в паритет с сильнейшими открытыми и закрытыми моделями в следовании инструкциям, структурированной генерации и поиске информации в длинном контексте. При этом на сложной математике она тратит на 37% меньше токенов, чем конкуренты: высокие результаты не обязательно требуют более длинных рассуждений.
На внутренних корзинах в юридическом домене — экзамен по российскому праву, ответы по документам — модель показала себя лучшей среди доступных open source моделей. Также модель хорошо разговаривает на русском, имеет высокие показатели на внутренних и внешних аренах, обгоняя другие русскоязычные нейросети, в первую очередь за счёт фактической точности ответов.
Что интересного в обучении:
— Обучали модель на большом числе сред, а также сами построили 55 уникальных сред с проверяемым результатом, 12 тысяч задач, часть полностью на русском.
— Агент для кода учился внутри настоящих harness.
— Curriculum, который перед каждой стадией убирает уже освоенные задачи и позволяет сократить затраты на инференс вдвое.
— Нативный FP8 на всех этапах.
Подробнее о конвейере обучения, наградах и граблях, на которые мы наступили, — в статье на Хабре.
➡ Хабр: статья
➡ Hugging Face: fp8 | bf16
➡ GitVerse: репозиторий | 6 882 |
| 7 | Jane street quant interviewing at Anthropic:
“So imagine our safety team believes a new model has a 5% chance of causing an irreversible loss of human control, but scaling it may be necessary to keep up with competitors. What do you do?”
“Who came up with five?”
“Our safety team.”
“And what does the capabilities team have?”
“What?”
“Same contract. Where are they?”
“This is more of a values question.”
“Then you don’t have a five. I would put the two teams in a room. Safety can buy at five. Capabilities can sell. Increase size until somebody becomes uncomfortable. Now we know something.”
He looks at me.
“This isn’t some market-making role.”
“Understood. Who makes the market currently?”
“Nobody makes a market.”
“Then how are you doing price discovery?”
“We don’t do price discovery. We have researchers studying alignment, interpretability, dangerous capabilities, scalable oversight— you know what I don’t think this is a good fit”
He closes his laptop.
“I’m concerned you see this as an opportunity to make money.”
“I haven’t quoted you yet.”
Interview ends early | 7 559 |
| 8 |  вообще удивительно, sparsity 1:70, MoE t5, ul2 рецепт и метрики на уровне 4-8b qwen3.5
hf | 7 806 |
| 9 | Теперь официально: погнали пить кофе в Лондоне.
23 сентября выступаю на конференции Applied Machine Learning for Cyber Security Conference в Лондоне, Olympic Park с докладом «Does a model know when a jailbreak is working?»
TLDR на вопрос доклада: возможно, да, но у нас есть много свободных переменных, из-за которых мы не можем надежного отличить "знание" от случайного результата без предварительных приседаний и проверок.
Вдруг кто-то будет мимо-проходить, заходите. В любом случае потом поделюсь впечатлением — для меня это что-то новое =)
Вообще говоря, AMLUCS — сильная британская конфа на стыке ML и кибербезопасности, с прикладным уклоном. Например, в оргкомитете есть Джон (John Sotiropoulos) из OWASP GenAI Security Project (авторы OWASP Top 10 for LLM Applications, я туда даже ручку прикладывала).
В докладах буду принимать участие исследователи из NCSC, Dstl, Alan Turing Institute, AI Red Team в Microsoft, AWS и профильных security-стартапов. И я — как лид HiveTrace — мы тоже сильный профильный стартап 🗿
P.S., да, это к тому, что мне дали визу, и ждун дождался. Я рада и вместе с этим волнуюсь — у меня на конфе и talk, и постер, а я давно не выступала очно (кажется, с зимы). И в целом — формат, форма и сообщество (кибербез) новый. Такие дела! | 8 148 |
| 10 |  и 1гб kv кэша на 1м токенов это вау,
челы сделали схему иерахического спарс индекса кв кэша внутрь модели, по сути загнали radix внутрь ллм
репорт | 8 853 |
| 11 |  Соревнование "deepseek encoder sota" объявляю открытым | 8 501 |
| 12 | https://www.sailresearch.com/blog/tpu-v6e-gemma
Крутое | 9 527 |
| 13 |  Sin texto... | 9 542 |
| 14 |  Anthropic первым решил уравнение Навье-Стокса
Но решение OpenAI более элегантное
Нет, это не так. Ты вообще знаешь, что такое уравнение уравнение Навье Стокса?
Нет, а ты?
Нет | 13 085 |
| 15 | https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
This resolves the Navier–Stokes Millennium Prize problem by establishing statement “C” (and also “D”) in the official Millennium Prize formulation. | 10 273 |
| 16 |  "я потом записи посмотрю"
конечно посмотришь, солнышко. сразу после 146 пейперов в избранном и курса по CUDA, который ты начал в 2022
19 сентября будет Practical ML Conf от Яндекса. я в программном комитете: смотрю доклады, хожу на прогоны, задаю вопросы, после которых меня перестают любить спикеры
с вас просто прийти. Москва или онлайн, отмазку я в другой стране уже пофиксили
регайся, пока опять не сохранил на потом | 10 278 |
| 17 |  3 года 21б оценки, и за последние два я не могу вспомнить не одной модели лучше чем у китайцев... Это правда надо быть французом чтобы таких результатов достигнуть | 9 880 |
| 18 |  LLM safety inside | 12 369 |
| 19 | https://extropic.ai/writing/z1t/ | 12 972 |
| 20 |  я и кто | 7 830 |
