Love. Death. Transformers.
Відкрити в 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.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Love. Death. Transformers.
Канал Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 25 181 підписників, посідаючи 5 165 місце в категорії Технології та додатки та 25 824 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 25 181 підписників.
За останніми даними від 16 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 331, а за останні 24 години на 2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 39.58%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 25.88% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 938 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 6 497 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 119.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як сиська, llm, параметр, округление, fp32.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“❤️☠️🤗
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.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 17 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
25 181
Підписники
+224 години
+557 днів
+33130 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+360
в 17 каналах
серпень '26
+464
в 35 каналах
Get PRO
липень '26
+426
в 11 каналах
Get PRO
червень '26
+389
в 23 каналах
Get PRO
травень '26
+373
в 17 каналах
Get PRO
квітень '26
+820
в 36 каналах
Get PRO
березень '26
+837
в 13 каналах
Get PRO
лютий '26
+805
в 24 каналах
Get PRO
січень '26
+290
в 21 каналах
Get PRO
грудень '25
+577
в 30 каналах
Get PRO
листопад '25
+349
в 16 каналах
Get PRO
жовтень '25
+637
в 27 каналах
Get PRO
вересень '25
+700
в 14 каналах
Get PRO
серпень '25
+568
в 24 каналах
Get PRO
липень '25
+529
в 14 каналах
Get PRO
червень '25
+685
в 17 каналах
Get PRO
травень '25
+658
в 21 каналах
Get PRO
квітень '25
+539
в 14 каналах
Get PRO
березень '25
+826
в 21 каналах
Get PRO
лютий '25
+611
в 19 каналах
Get PRO
січень '25
+846
в 28 каналах
Get PRO
грудень '24
+907
в 18 каналах
Get PRO
листопад '24
+727
в 26 каналах
Get PRO
жовтень '24
+565
в 20 каналах
Get PRO
вересень '24
+653
в 30 каналах
Get PRO
серпень '24
+4 711
в 34 каналах
Get PRO
липень '24
+700
в 36 каналах
Get PRO
червень '24
+584
в 24 каналах
Get PRO
травень '24
+953
в 21 каналах
Get PRO
квітень '24
+868
в 30 каналах
Get PRO
березень '24
+609
в 21 каналах
Get PRO
лютий '24
+804
в 22 каналах
Get PRO
січень '24
+1 180
в 28 каналах
Get PRO
грудень '23
+1 028
в 27 каналах
Get PRO
листопад '23
+408
в 14 каналах
Get PRO
жовтень '23
+436
в 16 каналах
Get PRO
вересень '23
+457
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+336
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+326
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+330
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+1 732
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+613
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+591
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+465
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+790
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+498
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+153
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+147
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+212
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+308
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+372
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+395
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+262
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+429
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+315
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+146
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+298
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+398
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+274
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+170
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+297
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+544
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+76
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+47
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+54
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+36
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+485
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 17 вересня | +78 | |||
| 16 вересня | +8 | |||
| 15 вересня | +8 | |||
| 14 вересня | +26 | |||
| 13 вересня | +2 | |||
| 12 вересня | +15 | |||
| 11 вересня | +25 | |||
| 10 вересня | +13 | |||
| 09 вересня | +12 | |||
| 08 вересня | +22 | |||
| 07 вересня | +11 | |||
| 06 вересня | +19 | |||
| 05 вересня | +14 | |||
| 04 вересня | +36 | |||
| 03 вересня | +38 | |||
| 02 вересня | +22 | |||
| 01 вересня | +11 |
Дописи каналу
| 2 | го сходим накидаем голосов против единой россии? заебали бляди уже, я устал ставить родственикам по 10 впнов | 3 061 |
| 3 |  но если серьезно это очень круто, челы повесили свои же ллмки оптимизировать себя же | 4 669 |
| 4 | https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure
two fun facts:
- every model lab doing it
- there is no safety lab who actualy care about RSI evaluation | 4 777 |
| 5 |  Немає тексту... | 4 989 |
| 6 |  Поймали инопланетяне русского, француза и немца, заперли каждого в замкнутую 2 на 2 метра, выдали каждому доступ к Codex, GPT Sol и GPT Astra и сказали:
– Кто за день придумает с этими нейросетями то, что нас удивит, того отпустим, а остальных на опыты отправим!
Через день заходят к французу. Тот сидит посреди комнаты, а Codex пишет код, GPT Sol сочиняет к нему документацию в стихах, а GPT Astra переводит всё это на двенадцать языков, включая инопланетный.
– Что ж, француз, ты нас удивил! Если те двое ничего не придумали, мы тебя отпустим!
Заходят к немцу. У того все три модели работают в идеальном агентном пайплайне: Codex пишет, Sol ревьюит, Astra гоняет тесты, покрытие сто процентов, ни одного упавшего билда. А сам немец при этом отбивает чечётку.
– Ну, немец, удивил! Сейчас посмотрим, что там русский придумал, и отпустим тебя!
Инопланетянин заходит к русскому. Через минуту выходит весь обалдевший:
– Нет, ребята, вы проиграли. У него в кодексе сейчас квен и опус | 12 715 |
| 7 |  Typesafe: pnewed 💨
Jev: liberated 🫡
Я обучил MLP поверх qwen 4b и оно работает буквально как та хайповая модель из твитера
https://huggingface.co/AlexWortega/openjev | 12 616 |
| 8 |  Знаешь, как правильно настраивать поиск в Qdrant?
На старте с Qdrant всё просто: несколько строк кода, коллекция, векторы, поиск. Получил результаты и думаешь: а что тут вообще ещё настраивать?
Вопросы возникают, когда хочется больше, чем поиск, который «как-то» работает.
Как устроен HNSW под капотом и как его настраивать? Как изменить топологию графа, чтобы точки одного тенанта образовывали плотные «острова»? Как это влияет на скорость поиска и память? Что происходит при росте коллекции? Зачем нужны ColBERT и MaxSim и как MUVERA позволяет сохранить точность без потери скорости? Как настроить мультитенантность и не превратить систему в тысячи коллекций?
Мы сделали курс из 12 лекций с теорией и практикой. В каждом разделе есть примеры и готовые паттерны кода, которые можно использовать в своих проектах.
Для подписчиков LOVE. DEATH. TRANSFORMERS промокод LDT2026 даёт скидку 30%.
Самое время записаться на курс Qdrant:от основ до готовой поисковой системы на Stepik. | 6 056 |
| 9 |  Немає тексту... | 7 445 |
| 10 |  +9Всем привет!
Обучил адаптер который заменяет Квен-4б на младшего брата Квен-0.6б
в Клейн-4б
https://huggingface.co/AiArtLab/qwen3-0.6b-4b-adapter
Qwen3-0.6B text encoder adapter for FLUX.2-klein-4B
Replace klein's 4B text encoder with a 0.6B one — 7.5 GB VRAM and ~0.3 s/step less.
Те можно разгрузить немного рам и сэкономить бакс-другой на инференсе
Устал как скотина нет сил описывать как я не спал всю ночь дипсик пиная
Вроде неплохо вышло - к моему удивлению даже текст немного тащит в 6 раз меньшая модель. Комфи тоже сгенерил
Может ломаться на редких сложных токенах - все таки я ГПУ-бомж
По качеству +/- как в базе где то лучше где то хуже - без чудес | 6 078 |
| 11 |  господи что такое wm | 7 219 |
| 12 |  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 | 1 |
| 13 |  Открыл интернет там ну все как обычно | 8 707 |
| 14 |  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 | 9 879 |
| 15 |  Немає тексту... | 8 815 |
| 16 |  Слава богу у нас есть такие замечательные компании которые спасут нас от апокалипсиса... | 9 385 |
| 17 |  🧠 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 | 7 974 |
| 18 | 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 | 8 310 |
| 19 |  вообще удивительно, sparsity 1:70, MoE t5, ul2 рецепт и метрики на уровне 4-8b qwen3.5
hf | 8 538 |
| 20 | 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! | 8 710 |
