uk
Feedback
橘橘橘子汁 & 🍊

橘橘橘子汁 & 🍊

Відкрити в Telegram

发一些好玩的 现在成 mb 的私人频道了 Links t.me/Rosmontis_Daily t.me/PDChinaNews

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 橘橘橘子汁 & 🍊

Канал 橘橘橘子汁 & 🍊 (@microblock_pub) у мовному сегменті Китайська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 14 328 підписників, посідаючи 8 908 місце в категорії Технології та додатки та 14 957 місце у регіоні Китай.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 14 328 підписників.

За останніми даними від 11 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 388, а за останні 24 години на 7, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 39.55%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 17.81% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 660 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 548 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 84.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як 播放量, 传日期, a2a), 排行榜, 空对空.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
发一些好玩的 现在成 mb 的私人频道了 Links t.me/Rosmontis_Daily t.me/PDChinaNews

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 липня, 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.

14 328
Підписники
+724 години
+597 днів
+38830 день
Архів дописів
IMO 金牌又被拿下了 这让人类做题家怎么活() 这个模型训练基本思想就是避免模型靠蒙出正确答案得分,于是搞了个校验模型来看过程打分,又搞了个校验校验模型来看校验模型打的分是不是对的,不对就扣他工资 感觉有点像避免 Reward Hacking 比较
IMO 金牌又被拿下了 这让人类做题家怎么活() 这个模型训练基本思想就是避免模型靠蒙出正确答案得分,于是搞了个校验模型来看过程打分,又搞了个校验校验模型来看校验模型打的分是不是对的,不对就扣他工资 感觉有点像避免 Reward Hacking 比较值得提的是这个模型是基于 v3.2exp 的,有 DSA 以后推理成本降低了一截;所以它现在可能是大众唯一可以摸到的 IMO 金牌模型(虽然一次 Heavy 还是要一千块,以及大众真的有什么做数学题的需求吗 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2/blob/main/DeepSeekMath_V2.pdf

在小说里高低得是投靠恶魔的老祖
在小说里高低得是投靠恶魔的老祖

不是 ai
+1
不是 ai

photo content
+3

photo content

花了半天把屏幕搬到了床上!也是懒出了新境界x 这下躺在床上就可以美美看视频看小说了
花了半天把屏幕搬到了床上!也是懒出了新境界x 这下躺在床上就可以美美看视频看小说了

https://nof1.ai/ 新赛季!这次是真股市了

ai 写的时钟(每分钟写一次)

photo content

photo content

长上下文下惨不忍睹...短上下文倒确实有提升,综合来说感觉 Agent 体验开倒车 随便找了个我的项目测了一下 7块钱写了个功能还一堆编译报错(这个功能 GLM 4.6 7角钱就写完了)

photo content

photo content

photo content

photo content

https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api/issues/82 啧,1k star 的项目就这么简单地藏毒藏了一年才有人发现 是谁在觉得开源软件有安全保障呢
https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api/issues/82 啧,1k star 的项目就这么简单地藏毒藏了一年才有人发现 是谁在觉得开源软件有安全保障呢