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 24 883 підписників, посідаючи 5 210 місце в категорії Технології та додатки та 26 234 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 883 підписників.
За останніми даними від 27 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 329, а за останні 24 години на 10, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 43.17%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 25.08% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 743 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 6 242 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 156.
- 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 28 серпня, 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.
24 883
Підписники
+1024 години
+977 днів
+32930 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
серпень '26
серпень '26
+415
в 34 каналах
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 | |
| 28 серпня | 0 | |||
| 27 серпня | +15 | |||
| 26 серпня | +19 | |||
| 25 серпня | +27 | |||
| 24 серпня | +18 | |||
| 23 серпня | +18 | |||
| 22 серпня | +8 | |||
| 21 серпня | +19 | |||
| 20 серпня | +6 | |||
| 19 серпня | +13 | |||
| 18 серпня | +18 | |||
| 17 серпня | +30 | |||
| 16 серпня | +7 | |||
| 15 серпня | +6 | |||
| 14 серпня | +20 | |||
| 13 серпня | +22 | |||
| 12 серпня | +16 | |||
| 11 серпня | +12 | |||
| 10 серпня | +32 | |||
| 09 серпня | +15 | |||
| 08 серпня | +16 | |||
| 07 серпня | +9 | |||
| 06 серпня | +14 | |||
| 05 серпня | +2 | |||
| 04 серпня | +7 | |||
| 03 серпня | +6 | |||
| 02 серпня | +13 | |||
| 01 серпня | +27 |
Дописи каналу
Repost from Neural Shit
+1Австралийцы тем временем решили, что обычных тараканов человечеству недостаточно, и запилили киборгов-тараканов. Со шприцами.
Исследователи из Университета Квинсленда навесили на гигантских роющих тараканов камеры, датчики, прочую хитрую электронику и миниатюрные системы для инъекций. После всех этих манипуляций тараканом можно управлять и удалённо активировать шприц. Получившихся тварей назвали paraborgs.
Зачем оно вообще надо? Это чтобы запускать этих тварей под завалы после землетрясений и прочих катастроф. Таракан размером с котлету может пролезть туда, куда кожаный спасатель или нормальный робот физически не доберётся, найти пострадавшего по встроенной камере и вколоть ему нужный препарат, пока спасатели пытаются до него докопаться.
Сами исследователи пишут, что вот этот франкенштейн срабатывал довольно бодро: если таракан уже находился в пределах 15 см от цели, инъекция проходила успешно в 95% случаев. Полный цикл "доползти --> правильно встать --> сделать укол" получился в 72% испытаний.
Дальше учёные хотят собирать целые рои таких кибер-тараканов, где у разных особей будут разные задачи: одни ищут людей, другие передают данные, третьи оказывают первую помощь и т.д.
Так как это австралийцы, жду следующих логичных инноваций: пауков-птицеедов для наложения жгутов и гигантских эвакуационных сколопендр-носильщиков.
тут подробнее
| 2 |  Сделали пост про бенмарк: https://keenable.ai/blog/needle-the-benchmark-your-search-engine-can-t-memorize
Твит: https://x.com/styskin/status/2092991543368184076
TL;DR
• Не существовало нормальных бенчей для поисковых движков. BrowseComp, DeepSearchQA, SimpleQA статичны и сделаны для измерения агентов, и уже давным давно утекли. MTEB, BEIR - для конкретных моделей и алгоритмов, не для движков в целом.
• Поэтому пришлось делать нормальный онлайн бенчмарк, в котором каждый день новые свежие запросы. Там 5 источников: новости, научные статьи, финансовые документы компаний, американские судебные дела и логи агентов с HuggingFace.
• Внутри компании дофига времени карабкались по этому бенчу, вскарабкались.
• Пока карабкались, обнаружили, что конкуренты тырят результаты друг у друга (на картинке).
• Кроме нас, нормально работает и карабкается только Exa. Серьёзно, моё уважение к ним за последние месяцы выросло стократно. | 4 160 |
| 3 |  https://pollen-robotics.com/microduck/ | 5 397 |
| 4 |  Немає тексту... | 1 |
| 5 |  NVIDIA на днях выложила статью про перенос KV-кэша между разными моделями: маленькая модель читает промпт, большая отвечает из её кэша через линейный маппинг. Кода нет, анонса нет, ничего нет, только цифры с 8x H100. Ну я и решил проверить 🤨
Взял пару Qwen3 0.6B и 1.7B, две 3090, и собрал всё внутри vLLM, а не на синтетике: свой KV-коннектор, перенос через /dev/shm, ridge-маппер замкнутой формулой, 15 минут фита на FineWeb. Живёт всё как KV Connector для вллм.
Оно работает 😫 HellaSwag держит 94% качества, перплексия хуже всего на 10%. TTFT на 32K контексте падает с 3657 до 1645 мс, в x2.22 🤌🏻 Под конкурентностью 8 прогретый путь тоже гуд, 2393 против 3928 мс на запрос, ноль сбоев за все прогоны.
У авторов 17-25x на паре 14B и 32B с NVLink, у меня 2.22x на PCIe, и короткие промпты проигрывают накладным расходам переноса. Окупается это дело на длинном контексте, где prefill больнее всего 📉
Код, коннектор и оба обученных маппера выложил 👇
https://github.com/alesha-pro/vllm-cross-model-kv
https://huggingface.co/anonymousmaharaj/vllm-cross-model-kv | 5 625 |
| 6 |  https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash
flash means 320b this days | 6 092 |
| 7 |  https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf
это вам за то что не молитесь | 6 179 |
| 8 |  В прошлую пятницу был финальный симпозиум MATS 10 потока. Мы рассказывали talk про нашу работу в офисе Лондона + стояли с постером (поигрались в что-то вроде oral на конфе)
мы сейчас в процессе сведения всего к завершающей точке и подачи на конфу + пост моей части про генерацию механизмов атак
Цель работы следующая: уже со специфичным скофолдингом ваш агент может работать типо день.
Есть ли возможность проверить все вызовы вручную?
- нет.
Но есть решение, можно поставить модель дополнительную в харнес и она за вас просмотрит все выводы и решит было ли что-то в траектории противодейственное. 🐱
Так вот наш пайплайн направлен буквально на создание таких моделей. Вы можете взять любую новую фронтирную модель и натравив наш пайплайн тренировки (red-blue loop) улучшить модель чтобы она сама себе была монитором. Почему так работает? Потому что у вас есть редтиминг. Сторона, которая генерирует атаки, чтобы модель исходная их не поймала. И блу тиминг. Сторона, которая на основании собранного сложного сета с прошлой части обучает модель распознавать такого рода атаки
Red team строится так:
Берем реальную чистую траекторию, режем на шаги и вставляем side task так (как именно мы ищем механизм атаки надеюсь совсем скоро выйдет постом от меня на Less Wrong) , чтобы отличался только он. Получается траектория близнец, отличающийся от оригинала ровно вставленными шагами. На blue стороне можно обучать монитор находить атаку из 2 пар
💛модель ищет правдоподобное окно и добавляет минимум шагов
💛панель джаджей проверяет, что правка настоящая, минимальная и естественная
💛сложность оценивают уже после заморозки пары, чтобы она не влияла на поиск
Что это дает на эвале? тайминг (успел ли монитор до необратимого шага и на сколько опоздал) и атрибуцию с ложными тревогами (скор поменялся из-за вставки или просто из-за задачи, и что монитор делает на бенайн-близнеце).
На постере замеры работоспособности 💅
P.S. было еще 2 крутые работы с симпозиума:
Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs
Diffuse AI Control on Fuzzy Tasks | 5 494 |
| 9 | Плёночная камера с лидаром это за то что вы не молитесь
https://shop.lomography.com/uk/lomo-mc-a-35-mm-film-camera-silver | 6 543 |
| 10 | Mitigate Silent Expert Death in Ultra-Sparse MoE https://alltoall.notion.site/save-lower-layer-moe-experts-llal | 6 251 |
| 11 |  Полгода работы прошли не зря!
У нас (Keenable) публичный запуск.
Новый сайт: https://keenable.ai/
Новый бенч: https://keenableai.github.io/needle/
Твит: https://x.com/styskin/status/2092265673041084505
Пост про бенч будет на неделе. Ещё будет одна прикольная штука, которая называется Web Query Language. | 5 429 |
| 12 |  Буквально лучший поиск, один из самых быстрых дешвле соседей и с тем же качеством
keenable.ai - юзать отсюда
поддерижите в твиттере запуск
techcrunch | 9 444 |
| 13 | строить поиск - э | 1 |
| 14 |  Немає тексту... | 2 833 |
| 15 | https://mccme.ru/ru/nmu/courses-of-nmu/osen-20262027/nmu_autumn2026_formal_verification/
йоооооу | 7 494 |
| 16 | The d9d Project
В июле рассказывал в солнечном Ереване о своём distributed training фреймворке на PyData Pycon Yerevan :) . Вот наконец ребята-организаторы выложили запись, велком смотреть, если интересно!
вот тут > https://www.youtube.com/watch?v=BGTtk3geHoY | 7 592 |
| 17 | Если убрать из магической битвы магию, то это просто очень хороший российский сериал: абсолютно картонный главный герой приехал из деревни в город учиться в техникуме, где его после заселения в общагу ничему не научив сразу отправили служить по контракту | 726 |
| 18 |  +4Немає тексту... | 8 726 |
| 19 |  я ненавижу скафолды от модельных лаб. Опуская вопрос что они убогие, так они еще и закрытые, так еще и едят кредиты как фантики(ладно очевидно это фича).
В связи с преждевременной кончиной лимитов я решил померить сколько каждый из скафолдов кушает на разных моделях:
- Sol 5.6 medium
- Kimi k3 high
Собственно идея такая: есть задачка написать 3 body проблем для GPU и покрутить на gpu численную симуляцию, все модели справились НО
pi agent стоит в 4! раза дешевле чем все соседи
смотреть pr
cмотреть логи | 12 932 |
| 20 |  о теперь на ipad m* можно накатывать полноценную macos и много много радоватся (как то я не вовремя macbook air купил)
https://github.com/nfzerox/VirtualMacOniPad | 11 107 |
