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.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Hard To Be AI
El canal Hard To Be AI (@h2becrypto) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 265 805 suscriptores, ocupando la posición 437 en la categoría Criptomonedas y el puesto 1 455 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 265 805 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -13 150, y en las últimas 24 horas de -356, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 0.07%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.04% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 189 visualizaciones. En el primer día suele acumular 96 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como h2becrypto, claude, agents, summit, интерфейс.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 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 Criptomonedas.
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.