короче продал всю шляпу с этого проекта https://github.com/Anda4ka/drillcrude

чистые всего 120 баксов вышло, вложено 30

курс просел и я продал 100м токенов при капе 50к, поверил лишний раз в проект, а мог забрать 200 чистыми😘

Больше обновлений софта не будет

30 лайков и кидаю фри способ😨

🚨 Абуз: Бесплатный GitHub Copilot и топовые ИИ-модели

Если вас душит оплачивать по $20+ за каждую нейронку отдельно, подъехал смарт-мув. Появился бот, который делает автоматический (и пока бесплатный) вериф на GitHub Student / Teacher Pack. А это прямой доступ к халявному Copilot и зоопарку флагманских LLM.

Разница между паками критическая. Целиться нужно сразу в "Учителя".

📊 Что внутри (Student vs Teacher):

🟢 Student Pack (База для тестов):
• Оптимизирован под скорость и базовый кодинг.
• Модели: GPT-5.4 mini, Gemini 3 Flash и GPT-5.2.
• Минус: Клода (Claude Opus / Sonnet) здесь НЕТ.

🔴 Teacher Pack (Тяжелая артиллерия):
• Заточен под сложный reasoning и архитектурные задачи.
• Модели: Открывает полный арсенал. Эксклюзивный доступ к Claude Opus (4.6 и 4.5), Claude Sonnet и фулл-версии GPT-5.4.

⚙️ Что делать (Инструкция):
1. Идем в ТГ-бота: GHSVerify_bot
2. Жмем "Auto Verify" и выбираем Teacher Pack.
3. Следуем инструкциям и забираем подписку.

Регаем абсолютно чистый (burner) аккаунт на левую почту, делаем вериф на учителя, привязываем этот твинк к VS Code/Cursor и бесплатно выжимаем все соки из Claude Opus, пока лавочку не прикрыли.

Лутаем халяву с умом 🤙

P.s: Как достать куки

🚀 Google придумала TurboQuant - способ сильно сжимать память в больших ИИ-моделях без потерь

Представьте: большие языковые модели (типа тех, что отвечают на вопросы и пишут тексты) требуют очень много памяти, особенно когда разговор длинный. Каждый раз модель сохраняет в специальном «кэше» (KV-cache) важную информацию о предыдущих словах. Этот кэш быстро разрастается и становится бутылочным горлышком.

🤬Что получилось:
- Сжимает каждый элемент KV-кэша до всего 3 бит (вместо привычных 16 или 32).
- Памяти на кэш уходит минимум в 6 раз меньше.
- При этом качество модели не падает вообще - ни на йоту. Никакого дообучения не нужно.
- На GPU H100 4-битная версия TurboQuant ускоряет вычисление attention logits до 8 раз по сравнению с обычной 32-битной версией.

Тестировали на открытых моделях Gemma и Mistral. В длинных контекстах (тесты Needle-in-a-Haystack, LongBench и другие) модель находит нужную информацию идеально, даже когда текст огромный.

👥 Как это работает (простыми словами):
TurboQuant использует два умных трюка:

1. PolarQuant - сначала случайно «крутит» векторы, а потом переводит их из обычных координат в полярные (как радиус и угол). Благодаря этому сжимать данные становится намного проще и точнее.

2. QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss) - добавляет крошечную 1-битовую «поправку», которая убирает мелкие скрытые ошибки. В итоге внимание в модели считается почти так же точно, как и без сжатия.

Круто то, что это работает не только для чат-ботов, но и для векторного поиска (когда ИИ ищет похожие смыслы в миллиардах текстов). Там TurboQuant тоже даёт лучший результат при меньшей памяти и быстрее строит индексы.

В общем, это большой шаг к тому, чтобы мощные ИИ-модели можно было запускать дешевле, быстрее и даже на устройствах послабее.

🔗 Почитать подробно

Спасибо что вы с нами 😁

Я пробил 1к подписчиков

Благодарен каждому кто подписан🐱