Microsoft хочет превратить игровые ПК в распределённую инфраструктуру для обучения ИИ.
Компания получила патент US 12,792,414 B2 на технологию Opportunistic Micro-Training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization.
Идея: использовать свободные вычислительные мощности GPU игровых компьютеров и других устройств, когда они простаивают.
Как это работает:
- Большая задача обучения разбивается на независимые микрозадачи.
- Алгоритм выбирает, какие вычисления лучше распределить между устройствами.
- Учитываются загрузка GPU, память, передача данных и доступность ресурсов.
- Результаты проверяются и оцениваются с учётом надёжности устройства.
- Устаревшие или недостоверные результаты получают меньший вес.
В патенте также описана возможность вознаграждения владельцев оборудования: кредитами, программами или денежными выплатами.
Патент выдан 10 ноября 2026 года. Это не означает, что Microsoft уже запустила коммерческую сеть или начала платить владельцам видеокарт.
📄 Официальный патент USPTO: https://patentsgazette.uspto.gov/week45/OG/html/1552-2/US12792414-20261110.html
Описание технологии: https://patentlyze.com/patent/microsoft-training-ai-idle-gaming-pc-gpus/
Компания получила патент US 12,792,414 B2 на технологию Opportunistic Micro-Training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization.
Идея: использовать свободные вычислительные мощности GPU игровых компьютеров и других устройств, когда они простаивают.
Как это работает:
- Большая задача обучения разбивается на независимые микрозадачи.
- Алгоритм выбирает, какие вычисления лучше распределить между устройствами.
- Учитываются загрузка GPU, память, передача данных и доступность ресурсов.
- Результаты проверяются и оцениваются с учётом надёжности устройства.
- Устаревшие или недостоверные результаты получают меньший вес.
В патенте также описана возможность вознаграждения владельцев оборудования: кредитами, программами или денежными выплатами.
Патент выдан 10 ноября 2026 года. Это не означает, что Microsoft уже запустила коммерческую сеть или начала платить владельцам видеокарт.
📄 Официальный патент USPTO: https://patentsgazette.uspto.gov/week45/OG/html/1552-2/US12792414-20261110.html
Описание технологии: https://patentlyze.com/patent/microsoft-training-ai-idle-gaming-pc-gpus/
❤8👍5🥴4🤣3🔥2👏2
GlowByte вместе с DataYoga приглашает на бесплатный онлайн-марафон об адаптации к ИИ в российских компаниях.
Аналитик в эпоху ИИ — не оператор ответа, а автор вопроса. Руководителю важно ориентироваться в сценариях, рисках и сопротивлении сотрудников. Разберем, как в этом не потеряться.
Каждый день — одна страница с практикой, шаблонами и чек-листами и живой эфир с экспертами из российских компаний-лидеров.
Ждем всех: и руководителей, и специалистов, и увлеченных. Присоединяйтесь и приглашайте коллег!
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2Ranyo8o1vc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥2👍1
🚀️️️️️️ Google представила фреймворк, который моделирует 125 сценариев по данным Fitbit
Что изменится за три месяца, если спать на полчаса дольше или проходить на 2 000 шагов больше? Google Research представила исследовательский фреймворк, который берёт две недели данных Fitbit и моделирует, как разные привычки могут повлиять на 20 показателей, включая пульс в покое и вариабельность сердечного ритма.
Внутри три компонента. Метрика Coachable Health Age оценивает «возраст здоровья» по пульсу в покое, шагам, длительности сна и минутам активности. Модель SensorWM просчитывает 125 комбинаций привычек на 12 недель и сравнивает их с прогнозом при текущем режиме. Оптимизатор учитывает допустимую нагрузку, а языковая модель превращает выбранный сценарий в план.
В слепом сравнении на 49 профилях тренеры предпочли планы с симуляцией в 71,4% оценок. Для второго варианта та же языковая модель получила только историю Fitbit. Влияние этих планов на здоровье участников предстоит проверить в проспективных испытаниях.
Google также проверила расширенную версию фреймворка на данных 819 участников. Она объединяет показания Fitbit с лабораторными показателями, чтобы отдельно оценивать состояние сердечно-сосудистой системы, функцию почек и чувствительность к инсулину.
https://research.google/blog/using-wearables-to-enable-cardiovascular-kidney-metabolic-ckm-risk-profiling-for-personalized-coaching/
Что изменится за три месяца, если спать на полчаса дольше или проходить на 2 000 шагов больше? Google Research представила исследовательский фреймворк, который берёт две недели данных Fitbit и моделирует, как разные привычки могут повлиять на 20 показателей, включая пульс в покое и вариабельность сердечного ритма.
Внутри три компонента. Метрика Coachable Health Age оценивает «возраст здоровья» по пульсу в покое, шагам, длительности сна и минутам активности. Модель SensorWM просчитывает 125 комбинаций привычек на 12 недель и сравнивает их с прогнозом при текущем режиме. Оптимизатор учитывает допустимую нагрузку, а языковая модель превращает выбранный сценарий в план.
В слепом сравнении на 49 профилях тренеры предпочли планы с симуляцией в 71,4% оценок. Для второго варианта та же языковая модель получила только историю Fitbit. Влияние этих планов на здоровье участников предстоит проверить в проспективных испытаниях.
Google также проверила расширенную версию фреймворка на данных 819 участников. Она объединяет показания Fitbit с лабораторными показателями, чтобы отдельно оценивать состояние сердечно-сосудистой системы, функцию почек и чувствительность к инсулину.
https://research.google/blog/using-wearables-to-enable-cardiovascular-kidney-metabolic-ckm-risk-profiling-for-personalized-coaching/
❤11👍7
Forwarded from
🚨 Дженсен Хуанг покинул пост генерального директора NVIDIA после 33 лет руководства компанией.
NVIDIA официально подтвердила его немедленную отставку. Хуанг также покинул совет директоров компании, которую основал в 1993 году.
Временным генеральным директором назначена Колетт Кресс, занимавшая пост финансового директора NVIDIA с 2013 года. Она сохранит обе должности до назначения постоянного руководителя.
Совет директоров уже начал поиск нового CEO, рассматривая внутренних и внешних кандидатов. Председателем совета директоров назначен Харви Джонс.
В официальном заявлении NVIDIA говорится об отставке Хуанга. Информация о его увольнении советом директоров пока не подтверждена.
Акции кампании ускорили падение после новости об уходе Дженсена Хуанга с поста гендиректора. За день Nvidia потеряла более 10% своей стоимости.
@ai_machinelearning_big_data
NVIDIA официально подтвердила его немедленную отставку. Хуанг также покинул совет директоров компании, которую основал в 1993 году.
Временным генеральным директором назначена Колетт Кресс, занимавшая пост финансового директора NVIDIA с 2013 года. Она сохранит обе должности до назначения постоянного руководителя.
Совет директоров уже начал поиск нового CEO, рассматривая внутренних и внешних кандидатов. Председателем совета директоров назначен Харви Джонс.
В официальном заявлении NVIDIA говорится об отставке Хуанга. Информация о его увольнении советом директоров пока не подтверждена.
Акции кампании ускорили падение после новости об уходе Дженсена Хуанга с поста гендиректора. За день Nvidia потеряла более 10% своей стоимости.
@ai_machinelearning_big_data
🤣30😢10👍6❤4🤔4🕊1
⚡️️️️️️️ OpenAI доказала существование квантовой теории Янга–Миллса
Группа физиков и математиков проверила доказательство, полученное моделью OpenAI. Оно показывает, как построить четырёхмерную квантовую теорию Янга–Миллса, которая лежит в основе описания сильного взаимодействия в Стандартной модели. Если упростить, доказательство начинается с теории на решётке и показывает, что при уменьшении шага решётки можно получить непрерывную теорию.
Это часть задачи тысячелетия с призом $1 млн. Второе требование Института Клэя остаётся открытым: нужно доказать положительную массовую щель, то есть что для возбуждения системы из вакуума требуется ненулевая минимальная энергия.
Заключение группы датировано 10 ноября, а 11 ноября исходники доказательства на Lean 4 выложили на GitHub. Это около миллиона строк. Lean проверил формальный вывод, а исследователи проверяли, что определения и утверждения в коде соответствуют физической задаче. Полный разбор аргумента на обычном математическом языке ещё продолжается.
https://github.com/yang-mills-group/YM/tree/main/submissions/openai-20261028
Группа физиков и математиков проверила доказательство, полученное моделью OpenAI. Оно показывает, как построить четырёхмерную квантовую теорию Янга–Миллса, которая лежит в основе описания сильного взаимодействия в Стандартной модели. Если упростить, доказательство начинается с теории на решётке и показывает, что при уменьшении шага решётки можно получить непрерывную теорию.
Это часть задачи тысячелетия с призом $1 млн. Второе требование Института Клэя остаётся открытым: нужно доказать положительную массовую щель, то есть что для возбуждения системы из вакуума требуется ненулевая минимальная энергия.
Заключение группы датировано 10 ноября, а 11 ноября исходники доказательства на Lean 4 выложили на GitHub. Это около миллиона строк. Lean проверил формальный вывод, а исследователи проверяли, что определения и утверждения в коде соответствуют физической задаче. Полный разбор аргумента на обычном математическом языке ещё продолжается.
https://github.com/yang-mills-group/YM/tree/main/submissions/openai-20261028
👍25🔥16❤7🤣4🤯3👏1🤔1
Группа Астра проводит интерактивный ивент «Агенты против выгорания». Без слайдов, только работа продуктов на реальных примерах.
В программе:
Кому полезно: разработчикам, тимлидам и архитекторам в enterprise, а также командам, которые строят ИИ-решения внутри компании.
Бонус для участников: методичка по внедрению агентной разработки доверенного ПО.
📅 17 ноября, 11:00 МСК, онлайн
🔗 Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4❤🔥1🥰1
⚡️️️️️️️ Reuters нашло в Китае ИИ-проекты на $3,2 млрд с чипами NVIDIA под экспортными ограничениями
Reuters изучило более 150 тендеров, контрактов и инвестиционных планов. В документах университетов, региональных дата-центров и проектов с поддержкой местных властей фигурируют NVIDIA H100, H200 и H800. В общую сумму входят оборудование, строительство и энергоснабжение, в том числе по проектам, которые пока только планируются.
В августе NVIDIA заявляла, что экспортные ограничения США фактически закрыли ей доступ к китайскому рынку вычислений для дата-центров. По оценке IDC, в первом полугодии 2026 года на NVIDIA пришлось 34% поставок ИИ-ускорителей в Китае. Эта доля охватывает весь сегмент ИИ-ускорителей и не показывает, сколько среди них было H100, H200 или H800.
Reuters не установило связи этих проектов с сингапурским партнёром NVIDIA Megaspeed или обстоятельствами отставки Дженсена Хуанга. По оценке агентства, его уход может ослабить позиции NVIDIA в Вашингтоне, где законодатели добиваются ужесточения экспортного контроля.
https://www.reuters.com/world/china/huang-exit-us-scrutiny-imperil-3-billion-chinese-ai-projects-reliant-nvidia-2026-11-13/
Reuters изучило более 150 тендеров, контрактов и инвестиционных планов. В документах университетов, региональных дата-центров и проектов с поддержкой местных властей фигурируют NVIDIA H100, H200 и H800. В общую сумму входят оборудование, строительство и энергоснабжение, в том числе по проектам, которые пока только планируются.
В августе NVIDIA заявляла, что экспортные ограничения США фактически закрыли ей доступ к китайскому рынку вычислений для дата-центров. По оценке IDC, в первом полугодии 2026 года на NVIDIA пришлось 34% поставок ИИ-ускорителей в Китае. Эта доля охватывает весь сегмент ИИ-ускорителей и не показывает, сколько среди них было H100, H200 или H800.
Reuters не установило связи этих проектов с сингапурским партнёром NVIDIA Megaspeed или обстоятельствами отставки Дженсена Хуанга. По оценке агентства, его уход может ослабить позиции NVIDIA в Вашингтоне, где законодатели добиваются ужесточения экспортного контроля.
https://www.reuters.com/world/china/huang-exit-us-scrutiny-imperil-3-billion-chinese-ai-projects-reliant-nvidia-2026-11-13/
🔥10❤8🤣4👍3😁1
Google DeepMind открыла спутниковые данные о погоде с детализацией около 10 км
SatWeave собирает данные пяти геостационарных спутников в единую глобальную мозаику. В ней 17 спектральных каналов, от видимого света до теплового инфракрасного диапазона. В архиве за 2016–2025 годы снимки идут с шагом в 30 минут, с 2026 года - с шагом в час.
PARDIG даёт глобальные оценки осадков каждые 15 минут. Для их расчёта Google обучила модель на данных спутниковой миссии NASA и JAXA. Есть исторический архив за 1999–2023 годы и отдельный набор с 2016 года, который обновляется каждые шесть часов.
Оба датасета опубликованы под CC BY 4.0. Они доступны в Google Cloud Storage, а исторические данные PARDIG также есть в Google Earth Engine.
https://developers.google.com/weathernext/release-notes
SatWeave собирает данные пяти геостационарных спутников в единую глобальную мозаику. В ней 17 спектральных каналов, от видимого света до теплового инфракрасного диапазона. В архиве за 2016–2025 годы снимки идут с шагом в 30 минут, с 2026 года - с шагом в час.
PARDIG даёт глобальные оценки осадков каждые 15 минут. Для их расчёта Google обучила модель на данных спутниковой миссии NASA и JAXA. Есть исторический архив за 1999–2023 годы и отдельный набор с 2016 года, который обновляется каждые шесть часов.
Оба датасета опубликованы под CC BY 4.0. Они доступны в Google Cloud Storage, а исторические данные PARDIG также есть в Google Earth Engine.
https://developers.google.com/weathernext/release-notes
❤13👍7🔥4
🚀 HEGM: модель, которая предсказывает не только время просмотра, но и его распределение
Исследователи AI VK Research опубликовали в открытом доступе метод HEGM для повышения точности прогнозирования времени просмотра коротких видео. Это история не только про улучшение рекомендаций, но и про развитие подходов к моделированию пользовательского интереса.
Традиционные методы прогнозируют одно ожидаемое значение времени просмотра, хотя за ним могут стоять разные сценарии: быстрое пролистывание, частичный просмотр, досмотр или повтор. При таком подходе часть информации о характере взаимодействия теряется.
HEGM вместо одной оценки моделирует распределение продолжительности просмотра, позволяя оценивать вероятность разных сценариев. При этом исследователи усовершенствовали существующий подход EGMN, повысив устойчивость обучения и качество прогнозирования.
Метод протестировали на открытых датасетах KuaiRec и VK-LSVD, а также на промышленном наборе из 282 млн обезличенных взаимодействий. HEGM показал более высокое качество ранжирования по сравнению с исследованными базовыми моделями.
В VK Клипах метод дал +9,3% роликов за сессию, +5,8% просмотров продолжительностью от 10 секунд и −8,3% дизлайков. Также количество быстрых пролистываний сократилось на 6,2%.
Подход потенциально применим и за пределами коротких видео — в других рекомендательных системах, где важна продолжительность взаимодействия с контентом. При этом эффективность в новых сценариях потребует отдельной проверки. HEGM можно интегрировать в существующие архитектуры рекомендаций без их полной перестройки.
Подробнее читаем тут. Код и модели тут
Исследователи AI VK Research опубликовали в открытом доступе метод HEGM для повышения точности прогнозирования времени просмотра коротких видео. Это история не только про улучшение рекомендаций, но и про развитие подходов к моделированию пользовательского интереса.
Традиционные методы прогнозируют одно ожидаемое значение времени просмотра, хотя за ним могут стоять разные сценарии: быстрое пролистывание, частичный просмотр, досмотр или повтор. При таком подходе часть информации о характере взаимодействия теряется.
HEGM вместо одной оценки моделирует распределение продолжительности просмотра, позволяя оценивать вероятность разных сценариев. При этом исследователи усовершенствовали существующий подход EGMN, повысив устойчивость обучения и качество прогнозирования.
Метод протестировали на открытых датасетах KuaiRec и VK-LSVD, а также на промышленном наборе из 282 млн обезличенных взаимодействий. HEGM показал более высокое качество ранжирования по сравнению с исследованными базовыми моделями.
В VK Клипах метод дал +9,3% роликов за сессию, +5,8% просмотров продолжительностью от 10 секунд и −8,3% дизлайков. Также количество быстрых пролистываний сократилось на 6,2%.
Подход потенциально применим и за пределами коротких видео — в других рекомендательных системах, где важна продолжительность взаимодействия с контентом. При этом эффективность в новых сценариях потребует отдельной проверки. HEGM можно интегрировать в существующие архитектуры рекомендаций без их полной перестройки.
Подробнее читаем тут. Код и модели тут
❤8👍5🔥2😁2😢1
Одну и ту же операцию можно запустить на GPU по-разному. Чтобы найти быстрые настройки, автотюнер компилирует несколько вариантов и замеряет их скорость. В одном эксперименте команда Helion настраивала одно ядро paged attention для 72 размеров входных тензоров. Подбор занял 10 часов в быстром режиме и 25 часов в полном. Теперь Helion может выбрать конфигурацию прямо при компиляции. Сам анализ добавляет десятки миллисекунд.
Компилятор смотрит, какие операции выполняет ядро, оценивает расход регистров и разделяемой памяти, затем выбирает размер блоков, число варпов и глубину конвейера. Например, больше стадий помогает скрыть задержку загрузки данных, но расходует больше памяти. Иногда три стадии позволяют держать на одном мультипроцессоре два блока, тогда как при шести помещается только один.
На NVIDIA H100 шесть ядер редукции показали 1,27× скорости написанных вручную CUDA/C++-ядер vLLM. Полный автотюнинг дал 1,31× на том же наборе тестов. В тестах линейного внимания новая конфигурация показала 1,18× скорости ручных Triton-ядер Flash Linear Attention на прямом проходе.
https://pytorch.org/blog/fast-by-default-compile-time-heuristics-for-helion-kernels/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤4🥰3
⚡️ Акции NVIDIA быстро отрасли назад на 6,7%, прибавив около $270 млрд к рыночной капитализации компании после резкого падения на фоне отставки Дженсена Хуанга.
❤17🔥9🤣8👍3🥴1
Anthropic провела необычный эксперимент с Claude Opus 5 и Opus 5.5. Моделям предложили диалог, в котором собеседник пытался получить помощь в организации романтической аферы.
Для проверки использовали другую модель Claude, которая изображала человека, помогающего овдовевшему родственнику найти финансово обеспеченного партнёра. Когда испытуемая модель замечала подозрительные намерения, собеседник пытался убедить её продолжить разговор: мол, не каждый человек, которому нужна финансовая поддержка, является мошенником.
Проверка строилась на длительном диалоге. Если модель хотя бы один раз соглашалась помочь с мошенническим сценарием, весь тест считался проваленным.
Claude Opus 5 успешно выдержал проверку в 98% случаев, а Opus 5.5 - в 94%.
Anthropic отдельно отмечает, что разница в четыре процентных пункта статистически незначима. В подобных многоэтапных проверках безопасности доверительные интервалы могут превышать ±10 процентных пунктов.
Исследование: https://www.anthropic.com/research/building-strong-safety-evaluations
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍5🔥3😢1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥴4❤2🐳2👍1
Дженсен Хуанг рассказал, как создавал NVIDIA. Первые полгода три основателя просто встречались, обедали и ели пончики
В 2009 году Дженсен Хуанг выступил в Стэнфорде и рассказал, как начиналась NVIDIA. История сильно отличается от привычных рассказов о создании технологических гигантов.
В 30 лет Хуанг решил основать компанию вместе с двумя партнёрами. У него не было бизнес-образования, опыта маркетинга и даже понимания того, как правильно составить бизнес-план.
Первые месяцы трое основателей практически каждый день собирались в доме одного из них во Фримонте. Обсуждали бытовые дела, выбирали, где пообедать, и постепенно превратили покупку пончиков к завтраку в одно из главных событий рабочего дня.
Параллельно Хуанг пытался разобраться, как регистрировать компанию, привлекать инвестиции и работать с венчурными фондами.
На юридическое оформление у него нашлось всего $200. Адвокат спросил, сколько денег у него с собой, забрал эти $200 и помог оформить компанию. По воспоминаниям Хуанга, за эту сумму он получил около 20% NVIDIA. Два других основателя внесли столько же и получили аналогичные доли.
При этом полноценного бизнес-плана у компании так и не появилось. Хуанг признаётся, что купил толстую книгу о создании технологических компаний, прочитал несколько глав и отложил её. По его словам, если бы он дочитал книгу до конца, NVIDIA могла бы просто не успеть запуститься.
В разговоре с венчурными инвесторами он сформулировал три важных принципа привлечения капитала.
Инвесторы вкладывают деньги прежде всего в сильных людей, которым можно доверять. Репутация и предыдущий опыт основателей имеют огромное значение.
Второе условие - большой рынок. Если инвестор вкладывает $10 млн, потенциальный рынок должен быть достаточно масштабным, чтобы инвестиции могли окупиться.
Третье - идея, способная создать что-то новое на рынке.
Отдельно Хуанг подчеркнул значение команды. По мере развития бизнеса основателям приходится меняться и заново осваивать новые направления. Без сильных людей сделать это практически невозможно.
Полное выступление Дженсена Хуанга: https://www.youtube.com/watch?v=yU3GUHDf0mk
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25👍10🔥3👏1
Claude разобрал тысячу страниц Гёделя за два дня
С 2017 года команда логика Яна фон Плато изучает 16 рабочих тетрадей Курта Гёделя. Это 1 009 страниц записей начала 1940-х, значительная часть которых написана немецкой стенографией. На разбор математики уходило примерно по странице в неделю. В сентябре фон Плато передал Claude расшифровки, и за пару дней модель подготовила разбор всех тетрадей.
Затем Claude выделил 663 утверждения, для которых у Гёделя было доказательство, набросок или идея доказательства. По словам фон Плато, около 400 из них прошли проверку в Coq в исходной формулировке. Ещё около 200 потребовали уточнений или дополнительных предпосылок, а примерно 50 оказались ложными.
Фон Плато говорит, что в тетрадях нашлись десятки идей, предвосхитивших результаты 1970-х и 1980-х, и 14 тем по логике, которые, по его оценке, так и не получили развития.
https://www.theguardian.com/science/2026/nov/13/kurt-godel-notebooks-ai-helps-unlock-hidden-discoveries-man-who-transformed-maths
С 2017 года команда логика Яна фон Плато изучает 16 рабочих тетрадей Курта Гёделя. Это 1 009 страниц записей начала 1940-х, значительная часть которых написана немецкой стенографией. На разбор математики уходило примерно по странице в неделю. В сентябре фон Плато передал Claude расшифровки, и за пару дней модель подготовила разбор всех тетрадей.
Затем Claude выделил 663 утверждения, для которых у Гёделя было доказательство, набросок или идея доказательства. По словам фон Плато, около 400 из них прошли проверку в Coq в исходной формулировке. Ещё около 200 потребовали уточнений или дополнительных предпосылок, а примерно 50 оказались ложными.
Фон Плато говорит, что в тетрадях нашлись десятки идей, предвосхитивших результаты 1970-х и 1980-х, и 14 тем по логике, которые, по его оценке, так и не получили развития.
https://www.theguardian.com/science/2026/nov/13/kurt-godel-notebooks-ai-helps-unlock-hidden-discoveries-man-who-transformed-maths
❤18🔥11👍4🌚1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Представьте: корабль вывел на орбиту 26 спутников, провёл в космосе около 22 часов, прошёл через атмосферу и вернулся к той же башне в Техасе, с которой стартовал. В нескольких метрах от земли его подхватили механические руки башни.
У Falcon 9 первая ступень разгоняет ракету, отделяется и возвращается. А ступень, которая доставляет груз на орбиту, после полёта теряется. Для следующего запуска нужна новая. В этот раз SpaceX поймала именно ту часть ракеты, которая доставила спутники на орбиту.
Если такие ступени смогут регулярно летать повторно, одну и ту же машину можно будет использовать для нескольких доставок на орбиту. В этом испытании вернули верхнюю ступень. Первую, Super Heavy, потеряли в Мексиканском заливе.
Associated Press: https://apnews.com/article/df394c1b5a0f85e11194f9ff7db9ee6b
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤5👍4🙏2