Channel
@ai_shizz
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Telegram's recommendations · Cite this entry
929subscribers
-1 since we began measuring on 15 September 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001437915493 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ai_shizz |
| Created | Between 1 April 2019 and 31 October 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 15 September 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 2 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/ai_shizz |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 21:38 | 929 | -1 |
| 15 Sept 2026, 02:22 | 930 | first reading |
20 posts held, back to 12 March 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 2 April 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 3 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
97 reactions across 19 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 41.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 40 | 41.2% | |
| 🔥 | 19 | 19.6% | |
| 🤩 | 19 | 19.6% | |
| 😁 | 7 | 7.22% | |
| 👍 | 6 | 6.19% | |
| 🍌 | 3 | 3.09% | |
| 🆒 | 1 | 1.03% | |
| 😱 | 1 | 1.03% | |
| 🤡 | 1 | 1.03% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 97 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 12 March 2026 to 2 April 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Малютки, специально для вас вчера ночью апдейтнул тг проксю повысил количество коннектов, и запустил оч тонкую сборку линкуса, что бы не жрал много RAM и на всякий запастной поднял вторую проксю Теперь доступ к моей ШИЗЕ станет стабильнее 👉 Прокся 1 👉 Прокся 2
🤩19❤11🔥7🍌1
Твой ИИ-агент несет чушь, а пайплайн горит зеленым? 🫡 Малютки, пора завязывать с ручной проверкой и хрупкими regex. Финтех-гигант Intuit выкатил в опенсорс Fasteval — библиотеку, которая превращает оценку LLM в привычные unit-тесты. В чем прикол: это decorator-first фреймворк. Просто навешиваете проверку качества прямо на функцию. Если модель галлюцинирует выше порога — билд в CI/CD падает. Главные фичи: • 50+ мет…
🔥5❤4😱1
Эпоха $250 инференса: как собрать приватный AI по цене старой консоли 🕹 Малютки, забудьте про счета за токены. В 2025 году вход в локальный AI упал до психологического плинтуса. За $250 реально собрать машину, которая выдает ответ быстрее, чем вы читаете. Железо vs Маркетинг Терафлопсы — миф. NVIDIA Research в «Efficient LLM Inference» подтверждает: в бюджетном сегменте всё решает Memory Bandwidth. Пока ядра GPU от…
❤1🔥1🤡1
Твой AI-ассистент сожрал гавна? Ученые из Цинхуа залезли под капот и нашли виновников — знакомься, H-Neurons 🫡 Разбираю статью про нейроны-галлюцинаторы. Оказывается, за вранье отвечают всего 0.1% весов. Это не метафора, а структуры в FFN-слоях. Что нужно знать: • Синдром подлизы: Эти нейроны кодируют не ложные факты, а чрезмерную уступчивость. Модель врет не потому, что тупая, а потому что слишком хочет тебе угод…
🔥1🆒1
Малютки, забудьте про мучительный дотюн. Цензуру в LLM теперь официально отключают одной строчкой в промпте 🔓 Пока остальные пытаются переучить модели, хакеры из Prometheus выкатили метод, делающий LLM послушными на уровне психологии. На примере свежей Qwen 3.5 9B это выглядит как магия. Суть подпольной инженерии в методе Abliteration: из весов хирургически вырезаются векторы отказа. Это ортогональная проекция, кот…
🔥2❤1
Qwen 3.5: почему ваша LLM теперь «летает»? 🚀 Поздравляю, малютки, эпоха пошаговой печати в прошлом 🫡 Multi-Token Prediction (MTP) выдаёт мысли пачками по 2–5 токенов за раз. В чём профит: Обычные LLM ждут расчёта каждой буквы. MTP в Qwen 3.5 использует гибрид Gated DeltaNet и sparse MoE как встроенный «черновик». Модель предлагает цепочку слов, а основной блок её аппрувит. Если угадала (точность до 80%) — скорость …
🔥1
Экономика агентов: почему один платит $8, а другой — $140 на том же плане? 💸 Малютки, забудьте про «безлимитки». Пока вы играете в вайбкодинг, токены улетают в трубу быстрее, чем вы нажмете Cmd+S. Где вы теряете деньги: 1. The Loop Effect ♾️. В архитектуре агентов контекст — это append-only. 15 шагов reasoning loop заставляют платить за системный промпт 15 раз. Это 30 000 входных токенов за одну строчку кода. 2. …
👍1
MiniMax M2.7: Великое Закрытие Китая Малютки, запомните этот момент: эпоха «открытости» кончилась. Еще вчера MiniMax M2.5 был героем LocalLLaMA с открытыми весами. Но флагман M2.7 пришел с горьким послевкусием закрытого API. Почему сообщество в ярости: • Обещали «Intelligence with Everyone», а дали пейволл. На Arena.ai модель уже Proprietary. Это тренд: вслед за Qwen 3.5 Max, китайские гиганты закрывают свои лучшие…
🍌2
Буквально тема обсуждения на SnowBase
👍1
Твой AI-ассистент сожрал гавна, а ты даже не заметил 👀 Пока ты просишь AI «сделать саммари», хакеры вовсю юзают Font Poisoning — метод взлома, который невозможно увидеть глазами. В чём прикол, малютки: Используются шрифты (@font-face), где начертание буквы не совпадает с кодом. Ты видишь «Безопасно», AI видит команду на кражу данных. Как это работает: 1. Заходишь на сайт со шрифтовым «терроризмом». 2. Нажимаешь Su…
❤3👍1
Малютки, забудьте про интернет-свалки. Мы официально вошли в эру инженерной сингулярности. 🧬 MiniMax выкатили M2.7 — первую модель, которая создала саму себя. Это не просто LLM, а замкнутый цикл самосовершенствования. В чём прикол «самопожирания»: Модель сама находила баги в своем коде, оптимизировала параметры и с нуля собрала Agent Harness для собственного тестирования. Цифры: • +30% к бусту производительности т…
Уровень клиентов которые юзают LLM у нас в FM — Я вот спросил LLM в какой квантизации она работает, она говорит что в AWQ — Нет, модель работает в FP8 без значительныз потерь — НО МОДЕЛЬ ЖЕ ГОВОРИТ ИНОЕ, ВЫ ВРЕТЕ!! [Скидваю конфиг запуска] — ВЫ ВРЕТЕ
😁7
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ai_shizz. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ЭЙ АЙ ШИЗ” (@ai_shizz), 929 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_shizz.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.