Hard To Be AI
По вопросам взаимодействия - @unchase Авторский канал|Nomis / Aura co-founder | InfLake / Firewire founder | TechLead and crypto/AI researcher. P.S. Any information I provide here is not a financial or any other advise.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Hard To Be AI analitikasi
Hard To Be AI (@h2becrypto) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 265 805 obunachidan iborat bo'lib, Kriptovalyutalar toifasida 437-o'rinni va Rossiya mintaqasida 1 455-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 265 805 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -13 150 ga, so‘nggi 24 soatda esa -356 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 0.07% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 0.04% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 189 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 96 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent h2becrypto, claude, agents, summit, интерфейс kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“По вопросам взаимодействия - @unchase
Авторский канал|Nomis / Aura co-founder | InfLake / Firewire founder | TechLead and crypto/AI researcher.
P.S. Any information I provide here is not a financial or any other advise.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Kriptovalyutalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
Firewire — SaaS-платформа для независимой аналитики инвестиционных портфелей. Сервис объединяет счета разных брокеров, автоматически синхронизирует сделки и позиции и рассчитывает реальную доходность по TWR/XIRR с учётом денежных потоков и инфляции. Пользователь получает единый дашборд, аналитику облигаций, календарь выплат, риск-метрики и инструменты ребалансировки. Подключение - через защищённые API-ключи в режиме read-only. А теперь ещё и с ИИ-ассистентом на борту!
/claim-credit или по ссылке из релиза, или в самом Claude Code по кнопке. Нужно подключить github, чтобы пользоваться..\llama-server.exe `
-m .\Ternary-Bonsai-2-27B-PTQ1_0.gguf `
-ngl 99 `
-fa on `
-c 16384 `
-b 256 `
-ub 64 `
-ctk q8_0 `
-ctv q8_0 `
--host 127.0.0.1 `
--port 8080
Eсли всё стабильно — меняйте -c 16384 на -c 32768.
Для картинок нужен отдельный Ternary-Bonsai-2-27B-mmproj-Q8_0.gguf ~0.63 GB. На карте RTX 3070Ti я бы держал projector в системной RAM (--no-mmproj-offload в llama.cpp / BONSAI_MMPROJ_CPU=1 в их demo), чтобы не съедать ещё почти гигабайт VRAM.
❓ Какой llama.cpp скачать для Windows
Для обычного Windows 10 x64 + RTX 3070 Ti:
— llama-prism-b10709-9a9394a-bin-win-cuda-12.4-x64.zip
— cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip
Распакуйте оба ZIP в одну папку.
И очень важный момент: обычный/stock llama.cpp сейчас не используйте. PTQ1_0/PQ2_0 требуют Hadamard activation transform из форка PrismML. Авторы прямо предупреждают, что mainline llama.cpp эти Bonsai-2 GGUF нормально не запускает.