Love. Death. Transformers.
❤️☠️🤗 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.
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Love. Death. Transformers.
کانال Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 25 744 مشترک است و جایگاه 5 054 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 25 160 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 25 744 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 05 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 736 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 10 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 43.43% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 28.18% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 11 181 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 7 254 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 127 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند сиська, llm, параметр, округление, fp32 تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“❤️☠️🤗
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.”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
در حال بارگیری داده...
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 06 اکتبر | +1 | |||
| 05 اکتبر | +14 | |||
| 04 اکتبر | +12 | |||
| 03 اکتبر | +36 | |||
| 02 اکتبر | +5 | |||
| 01 اکتبر | +6 |
| 2 | У нас есть кара небесная дома
Дома: | 4 685 |
| 3 | Также стоит немного упомянуть passthrough-моды (мешапы) — это когда две модифицированные игры запускаются параллельно и используют IPC (межпроцессное взаимодействие — к примеру, общаются через сокет) для передачи информации о сущностях, коллизиях и т.д друг-другу. Подробнее о принципе работы passthrough можно почитать в соответствующем скилле Universal Modder (это такой набор скиллов и тулов для создания модов через любого агента).
По сути, такие моды являются визуальным трюком, а не полноценной интеграцией одной игры в другую, хотя и ощущаются именно так.
Из примеров подобных модификаций: Mario 64 x Elden Ring, Minecraft x Elden Ring, Minecraft x Skyrim.
Очевидным ограничением таких модификаций является то, что их сложно сделать интересными с точки зрения геймдизайна и геймплея ввиду ограничений passthrough-метода. Но повеселиться, собрать много просмотров в соцсетях или просто протестировать какую-то идею вполне себе сойдет.
Более интересным и полезным способом остается все-таки обычная модификация одной игры, хоть и силами агентов. Например, в Project Zomboid появилось сразу несколько модов, превращающих изометрическую игру в игру от третьего лица. | 5 377 |
| 4 | بدون متن... | 6 740 |
| 5 | Я тут муху в геймбой запихал, и подключил режим тамагочи
https://github.com/LakoMoor/FlyWireGBA | 6 330 |
| 6 | мы живём в эпоху экспоненциального удешевления интеллектуального труда (как в начале 20 века удешивился труд физический) , но всегда создаётся небольшая обратная волна - труд мастеров, а не был ремеслеников начинает ценится сильнее, в особенности это касается визуальных штук и того что человек руками трогает. | 6 901 |
| 7 | А помните раньше все говорили слова не зная их значения, просто потому что они круто звучат по типу «квантовая физика», «осенью мобилизация», «адронный коллайдер», «блокчейн», «дофамин»
Ща вот новая темка появилась
– отправил тебе по гитхабу коммит в пул реквест через ребейз черри пиком
– о а я сделал форк твоего мержа засквошил стэш и запушил форсом в детачед хед | 6 926 |
| 8 | ищу дизайнера который умеет не слоп UX рисовать @transformerslovedeatch | 5 345 |
| 9 | https://tej.as/blog/aleph-alpha-kolibri
Релиз не супер говно, но Парето фронтир к сожалению никому не нужен | 7 634 |
| 10 | От "наши LLM - мирового уровня" до "но нужно трезво смотреть на вещи..." прошла одна блокировка в клодкоде | 18 453 |
| 11 | بدون متن... | 1 |
| 12 | От "наши LLM - мирового уровня" до "но нужно трезво смотреть на вещи..." прошла одна блокировка в клодкоде | 1 |
| 13 | а?
https://arxiv.org/abs/2610.01382 | 8 084 |
| 14 | https://earendil.com/posts/pi-1-0/
1) все еще лучший агент
2) дико выгодный
3) даст бог антропи и опенаи форкнут | 8 476 |
| 15 | بدون متن... | 8 947 |
| 16 | забавно что интерпретируемость скоров оказалась ээээ то ли непонятой то ли не на всех задачах то ли еще что то | 8 597 |
| 17 | Не знаю, слышали ли вы про новую инновационную модель Jev от Typesafe, но мне про неё уже написали пять человек в личку и ещё двое — в комментариях 🧐
Если говорить просто, Jev — это специализированная модель для получения структурированных вероятностных ответов. В отличие от обычных LLM, она не генерирует текст, а за один запрос может параллельно отвечать на заранее заданные вопросы. При этом ответы будут просто «да» или «нет» с некоторой вероятностью.
Такую модель можно использовать, в том числе, для антиспама. Технически можно просто спросить у неё «это спам?», но на деле это не сработает. Тут нужно самостоятельно разложить задачу на набор критериев, задать модели отдельные вопросы, а уже потом объединить полученные ответы и принять итоговое решение.
В качестве примера можно посмотреть критерии в jev_antispam_bot: он задаёт модели 17 вопросов, а для принятия решения использует порог вероятности 0.9.
Если прогнать по этим критериям тот спам, который за прошедшие сутки обнаружил @lolsbot, то на моей выборке получится 46% пропусков, но при этом решение задачи будет примерно в 5 раз дешевле по сравнению с gpt-4.1-mini.
Идеального результата по отсутствию пропусков на этой выборке можно добиться, если снизить порог до 0.05. Но в таком случае количество ложных срабатываний существенно вырастает — до 84%, поэтому полагаться на такой результат без дополнительной проверки нельзя.
Нечто среднее можно получить при пороге 0.15–0.20: около 5% пропусков, при этом примерно 30% сообщений придётся дополнительно перепроверять через более умную модель.
После длительных тестов и сложных вычислений получилось, что Jev вполне реально интегрировать в Lols в качестве предварительного фильтра. Это позволит примерно вдвое снизить затраты на OpenAI, а около 30% от сэкономленных денег отдавать за использование Jev.
По моим тестам, качество антиспама при этом существенно не изменится, зато добавится ещё одна внешняя зависимость.
Стоит ли оно того? Как по мне — нет.
На самом деле есть смысл обучить свой классификатор, но руки до этого так и не дошли. А на видяху за год так и не собрали денег, поэтому придётся пользоваться облачными провайдерами и опять тратить деньги 🫠 | 8 616 |
| 18 | بدون متن... | 7 060 |
| 19 | как я воспринимаю людей которые не слышали про jev | 7 740 |
| 20 | ну что парни, куда едем? в страну первого мира с кондиционерами, амазоном и ваймо или в мараканскую багето круасано колонию кушать
с одной стороны статья на мейне в Австралии, с другой стороны воркшопы в Париже | 1 |
