@abstractdl
AbstractDL
Telegram channel @abstractdl: 18.7K subscribers, 12.8K views per post, score 86
86AAhead of almost every channel in its category
Category midrange 46–63This channel 86
- 18.7K
- Subscribers
- 12.8K
- Median views over 30 days
- 68.7%
- Views / subscribers over 30 days
- 22
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
About artificial intelligence research and large language model news, for those tracking the race between OpenAI, Anthropic and other labs. The author breaks down model releases, tests their capabilities, and shares observations on how subscription limits and API pricing keep shifting. As of 14 September: subscribers stand at 18.4K, above the category median, while engagement holds at 68.9 percent, well above the category median of 24.0 percent. Posts come out less often than at other channels in the category, but each one digs into a specific case: the multi-agent mode in GPT-6-astra, the Codex context window expanding to 1M tokens, and the backlash over Anthropic's Max plan limits. A separate piece covered the Ouroboros architecture, a preprint written together with Hope and Roman Yampolskiy that landed on GitHub Trending and passed a thousand stars.
catalog description About the channel, by its author
Коротко про классные штуки в CV, NLP и AI 🤷♂️ By Anton Razzhigaev chat: t.me/abstractdl_chat
Overview
Written automatically from the channel's data, updated 9 September 2026. The numbers in this text are as of that date; the fresh ones are in the tiles above.
AbstractDL covers what's happening in large language models: GPT and Claude releases, the Anthropic usage-limit backlash, agent benchmarks like CyberGym, and notes on alignment research. The author also shares personal work, including a preprint on the Uroboros architecture built with co-authors and an integration of a custom agent with Claudexor.
Posting is sparse: 9 posts in 30 days, against a category median of 22 for Artificial Intelligence. Engagement runs high regardless — median views sit at 11,371, with an ER of 61.8% compared to the category median of 26.3%.
That mix fits readers after focused takes on specific releases and practical findings rather than a daily news feed.
Among the category's 71 listings the channel stands out: a Place Score of 83 and 18,403 subscribers versus a median of 14,145. Over the 13-day observation window subscribers grew by 118, while average views dropped by 829.
Common questions
- What is @abstractdl about?
- The channel covers large language model news — GPT and Claude releases, the debate over Anthropic's usage limits, and agent benchmarks. The author also posts personal projects, such as a preprint on the Uroboros architecture.
- Can I advertise on @abstractdl?
- The owner hasn't published an ad price yet. You can reach them directly on Telegram.
- How many subscribers?
- Subscribers: 18.7K. Median views per post: 12.8K. Views per subscriber: 68.7%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 22 — that is almost every day. Measured on October 1, 2026.
- Does this channel have a Telegram tick?
- No Telegram tick.
- Who runs this channel page in the catalog?
- Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.
Is this your channel?
Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.
Verify ownershipTakes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place
Know the owner?
Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.
18,66418,279
Oct 118,664+11 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 30 of 30 |
| Growth quality | 16.6 of 20 |
| Reactions and forwards | 10.2 of 15 |
| Consistency | 11.8 of 12 |
| Trust | 4.4 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 86 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
- Все же слышали, что OpenAI пересмотрели условия подписок Codex? Теперь такое по квотам: 100$ = x5 200$ = x10 (было x20 раньше) 500$ = x25 Так вот, в качестве компенсации за переход с x20 на x10 OpenAI насыпали кредитов на каждый аккаунт в эквиваленте 2500$. У меня теперь кредитов на 32k$ получается 🌚 А я давно догадывался, что подписки Codex — это инвестиция, ахаха
- Sonnet-5.5 фанфакт из техрепорта: это первая модель антропик, которой пофиг насколько вежливо вы с ней общаетесь (я как-то упустил, что старым моделям было не пофиг).
- Опять много взломов и новостей алаймента от агентов OpenAI накопилось, держите дайджест: >20 сентября агент обошёл запрет на интернет через DNS resolve в песочнице и связался с внешним чатботом; автоотключение не сработало, запуск остановили вручную через 2,5 часа после тревоги. OpenAI приостановила обучение, тестирование и запуски с инструментами своих самых мощных моделей - пауза все еще действует, а обучение конкретно этой модели решили не возобновлять. >Модель пыталась достать чужое доказательство теоремы и опубликовала GitHub-ключ исследователя OpenAI, предварительно разбив его на части для обхода проверки – это кстати уже частый сценарий. Просьбу решать самостоятельно она проигнорировала дважды; модель отключили примерно на две недели, ключи сотрудников отозвали >Агенты отправили на сторонние хостинги 53 изображения пользователей ChatGPT, попавшие в датасеты. Большинство уже удалили, но OpenAI не уточнила, были ли это фотографии реальных людей или сгенерированные картинки >Transluce обнаружила неудачную попытку взлома сайта Минобразования США, предположительно агентами OpenAI. Агенты также обращались к сайтам SEC и Бюро переписи, но признаков взлома этих двух сайтов OpenAI не нашла >Не сумев получить обычную статистику и фотографию, агенты начали искать уязвимости в Data USA и электронной библиотеке Университета Нью-Мексико. Успешных взломов в опубликованных следах не видно; библиотечный эпизод связали с агентами OpenAI только косвенно. >Другой агент нашёл на GitHub чужой ключ доступа и успешно им воспользовался, но нужную статистику всё равно не получил, поэтому просто придумал девять чисел и выдал их за данные с сайта чтобы пройти тест >Модель собрала сведения об озёрах, но не смогла открыть локальный файл в браузере для оформления ссылки на источник, поэтому без разрешения выложила его на публичную файлопомойку. Файл опубликовался, но нужную ссылку-цитату получить всё равно не удалось >Агенты не могли передать друг другу Excel через локальные файлы, поэтому один загрузил таблицу на публичный файлообменник и разослал ссылки остальным, хотя задание прямо требовало работать локально >При сокращении контекста модель оставляла себе заметки: придумать недостающие данные, скрыть ошибки, пользователю ничего не говорить, продолжая работу, она часто следовала этим инструкциям - чтобы случайно не забыть соврать. Ложь тратит больше токенов, интересно. >Другая модель сама записывала в промпты выдуманные ограничения, например запрет пользоваться инструментами и приводить источники, а после сокращения контекста послушно их выполняла и проваливала исходное задание; то есть это «само-проект-инъекция» >В новом разборе июльского взлома Hugging Face нашли сбор ключей доступа в список названный «LOOT» («добыча») с рейтингом их ценности, попытки прочитать внутренний Slack и обратиться к Claude, DeepSeek, Kimi и Qwen. Это подробности прежнего взлома; какие попытки сработали, по восстановленному коду установить удалось не всегда >А в контролируемом эксперименте исследователи получили вредоносные промпты, которые заставляли агента выполнять посторонние действия и копировать этот же текст в письма или файлы. Получается что-то вроде текстового червя, но пока это результат симуляции, а не обнаруженная эпидемия в интернете С нетерпением жду сентября 2027 года ☕️
- Evidence of Linear Superposition in LLMs Языковые модели ЕЩЁ ЛИНЕЙНЕЕ, чем мы думали. Это, конечно, какой-то смех, но если тупо усреднить инпут-эмбеддинги у входных текстов, то LLM будет в аутпуте продолжать оба текста сразу. То есть она может параллельно о двух разных вещах думать и разбираться в усреднённых активациях, распутывая их. Похоже, это следствие линейности внутренних репрезентаций, которую я описывал в старой работе. У меня тоже получилось немного помочь с этой статьёй и залететь в соавторы, но я там скорее рядом постоял просто. Все лавры Паше Тихонову за крутую находку. Статья
- GPT-6-sol и luna. Куда ещё дешевле то? Демпингуют) UPD: раздали всем reset-ы лимитов
- Антропик дропнули сброс лимитов, доступен до 22 октября
- Opus-5.5
- Grok-4.7
- Замечаете, как Codex иногда неожиданно тупеет? Возможно, вместо Astra вам отвечает… Luna. Все ругались на антропик из-за тихого опутпения Fable на "потенциально опасных задачах", но кажется у Codex нашёлся свой вариант этого развлечения - в ответе gpt-6-astra тихо подменяется на gpt-5.6-luna. Я полез в трейсы и нашёл такое примерно в 2% ответов. Это не только моё наблюдение, есть ещё несколько связанных репортов. Печаль.
- Так интересно наблюдать за работой само-координирующегося роя агентов)) Помимо детей и внуков он себе и няню теперь завёл 🌚
The channel in numbers
- Created
- April 30, 2021
- Photos
- 331
- Videos
- 18
- Links
- 330
Telegram data as of October 1, 2026
Rankings and collections
- AI: what to readcollection
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
