Love. Death. Transformers.

رفتن به کانال در 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.

نمایش بیشتر

روسيا27 529 فناوری و برنامه‌ها5 627...

📈 تحلیل کانال تلگرام Love. Death. Transformers.

کانال Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 393 مشترک است و جایگاه 5 627 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 27 529 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 393 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 06 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -41 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 36.97% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 27.33% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 9 018 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 6 665 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 125 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 08 ژوئن, 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.

24 393

مشترکین

-1024 ساعت

-167 روز

-4130 روز

9 018

نمایش های پست

~ 6 66524 ساعت

~ 7 42648 ساعت

36.97%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 396

Я не понимаю этого прикола постить читшиты по темам, ну выучат челы базовые "сложные" вопросы и потом завалят на подумать, все равно понимания не прибавится. Но китайцам респект в любом случае. k-a.in/rl-algo.html

24 396

Я согласен что работа стала смещаться вче больше в сторону способности находить точки куда можно приложить автохарнесс и получить результат. Скоро выложу свои ~~убыточные b2b Ai saas стартап~~. Прикольные штуки и расскажу о них, наконец мои древние v100 и амперы крутятся 24/7 и делают что то полезное (хоть и ооочень медленно) А пока вот мой скилл который крутит задачи для меня: https://github.com/AlexWortega/claude-autoresearch-skill

24 396

Выкуплю ваш dgx spark если вы наигрались

24 396

* мне за это не платили ** я сам закончил эту магу *** субьективно - единсвтенная мага в россии которую имеет смысл поступать и заканчивать в текущих реалиях, есть курсы шада, есть неплохие курсы с КТ по c++ и opencl, можно и нужно писать статьи на конфы, если поднапрячься - можно 2-3 статьи на workshop написать за время обучения

24 396

Repost from Al Talent Hub

🐰 Что-то со зрением... не видим твоего проекта на JMLC! Через 3 дня заканчивается прием заявок на 1 волну конкурса Junior ML Contest, а ты еще не загрузил свой проект на платформу? Рассказали как это исправить в карточках выше ⬆️ ✅ Важные ссылки, которые точно нужно сохранить:

➡️ Сайт JMLC для подачи заявки ➡️ Платформа Talent Track для загрузки проекта

🏃‍♂️ Дедлайн: 8 июня в 23:59 — успевай #ПоступитьПравильно

Если у тебя остались вопросы — пиши в чат абитуриентов, мы обязательно ответим!

А еще больше важных дат ищи в нашем календаре абитуриента 📅 🏆 — как же я крут, уже все загрузил 🐘 — успею до дедлайна @aitalenthubnews #ITMO #NapoleonIT

24 396

proud itmo month queeringthemap.com

24 396

Repost from КПД

Неожиданный опенсорс от Ideogram - Ideogram-4. Чекпоинты прилагаются в fp8 и nf4 форматах. Утверждается, что оно state-of-the-art среди open-source моделей и не сильно уступает ведущим closed-source. При этом размер модели вообще не огромный - всего 9.3B параметров (то есть превосходит куда более увесистые модели типа Flux-2-dev, Hunyuan-Image-3 и Qwen-Image). Архитектурно - single-stream DiT с Qwen-3-VL-Instruct энкодером. Еще из примечательного - учатся и инферятся на структурированных JSON кэпшенах. Лицензия, правда, некоммерческая. [Блогпост]

24 396

Current market conditions:

24 396

Бтв принципиальный ответ на вопрос "будет ли средний подписчик этого канала безработным через пару лет" кроется в ответе на вопрос: там sigmoid или s curve и насколько быстро оно проникнет

24 396

Repost from Generative Anton

Кстати. Одна из лучших вещей, которые можно прочитать про leadership и как управлять командой — методичка армии UK. Сильно рекомендую.

24 396

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

24 396

Эпоха self improving agents на подходе челы гоняли свой авторесерч на параметр гольфе и в среднем находили штуки ккоторые либо значительно улучшали паблик скор либо рекордом становились на некоторое время https://www.weco.ai/blog/parameter-golf-aiden

24 396

Repost from N/a

Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире модель затюненная под эмбеддинги 1С (на базе моего любими user2). SOTA метрики и проптаченный токенайзер в комплекте😄

24 396

https://github.com/google-deepmind/science-skills а челы пробовали полезные скилы делать?

24 396

О, мой спейс c piagent в hf стал space of the week https://huggingface.co/spaces/AlexWortega/my_pi_agent

24 396

Влад базанул, теперь на rust можно писать для CUDA https://github.com/NVlabs/cuda-oxide