Love. Death. Transformers.
Kanalga Telegram’da o‘tish
❤️☠️🤗 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.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Love. Death. Transformers. analitikasi
Love. Death. Transformers. (@lovedeathtransformers) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 25 220 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 5 142-o'rinni va Rossiya mintaqasida 25 743-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 25 220 obunachiga ega bo‘ldi.
17 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 412 ga, so‘nggi 24 soatda esa 84 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 40.66% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 26.25% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 10 244 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 6 612 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 120 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent сиська, llm, параметр, округление, fp32 kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“❤️☠️🤗
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.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 18 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
25 220
Obunachilar
+8424 soatlar
+1327 kun
+41230 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+401
18 kanalda
Avgust '26
+464
35 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+426
11 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+389
23 kanalda
Get PRO
May '26
+373
17 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+820
36 kanalda
Get PRO
Mart '26
+837
13 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+805
24 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+290
21 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+577
30 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+349
16 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+637
27 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+700
14 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+568
24 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+529
14 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+685
17 kanalda
Get PRO
May '25
+658
21 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+539
14 kanalda
Get PRO
Mart '25
+826
21 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+611
19 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+846
28 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+907
18 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+727
26 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+565
20 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+653
30 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+4 711
34 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+700
36 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+584
24 kanalda
Get PRO
May '24
+953
21 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+868
30 kanalda
Get PRO
Mart '24
+609
21 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+804
22 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+1 180
28 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+1 028
27 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+408
14 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+436
16 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+457
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+336
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+326
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+330
0 kanalda
Get PRO
May '23
+1 732
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+613
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+591
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+465
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+790
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+498
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+153
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+147
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+212
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+308
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+372
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+395
0 kanalda
Get PRO
May '22
+262
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+429
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+315
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+146
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+298
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+398
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+274
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+170
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+297
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+544
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+76
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+47
0 kanalda
Get PRO
May '21
+54
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+36
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+485
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 18 Sentabr | +30 | |||
| 17 Sentabr | +89 | |||
| 16 Sentabr | +8 | |||
| 15 Sentabr | +8 | |||
| 14 Sentabr | +26 | |||
| 13 Sentabr | +2 | |||
| 12 Sentabr | +15 | |||
| 11 Sentabr | +25 | |||
| 10 Sentabr | +13 | |||
| 09 Sentabr | +12 | |||
| 08 Sentabr | +22 | |||
| 07 Sentabr | +11 | |||
| 06 Sentabr | +19 | |||
| 05 Sentabr | +14 | |||
| 04 Sentabr | +36 | |||
| 03 Sentabr | +38 | |||
| 02 Sentabr | +22 | |||
| 01 Sentabr | +11 |
Kanal postlari
🌱 Alfa Connectome ML Competition 🌱
Началось новое соревнование по машинному обучению от Wunder Fund.
Задача: Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Нужно создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и кое-чем еще.
По сути, классическая работа кванта. Вы будете работать с реальными биржевыми данными.
Когда: 11 сентября — 15 ноября
Призовой фонд: $13,600
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие. Сам Wunder Fund с 2014 года занимается высокочастотным трейдингом с дневным оборотом более $10 млрд.
>> Участвовать
| 2 | интернет(мой пузырь) помешался на этой модели и это дико кекно | 1 |
| 3 |  35б +- так же или лучше | 5 215 |
| 4 | го сходим накидаем голосов против единой россии? заебали бляди уже, я устал ставить родственикам по 10 впнов | 5 950 |
| 5 |  но если серьезно это очень круто, челы повесили свои же ллмки оптимизировать себя же | 6 249 |
| 6 | 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 | 6 305 |
| 7 |  Matn yo'q... | 6 276 |
| 8 |  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 | 19 339 |
| 9 |  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 | 17 661 |
| 10 |  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. | 6 676 |
| 11 |  Matn yo'q... | 8 073 |
| 12 |  +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 | 6 595 |
| 13 |  господи что такое wm | 7 573 |
| 14 |  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 |
| 15 |  Открыл интернет там ну все как обычно | 9 193 |
| 16 |  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 | 10 375 |
| 17 |  Matn yo'q... | 9 217 |
| 18 |  Слава богу у нас есть такие замечательные компании которые спасут нас от апокалипсиса... | 9 725 |
| 19 |  🧠 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 | 8 234 |
| 20 | 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 | 8 448 |
