Создавать системы машинного обучения сложно. Вот 30 требований к среде #MLOps.
#BigData #DataScience #AI #DataScientists #ML
@DevOPSitsec
#BigData #DataScience #AI #DataScientists #ML
@DevOPSitsec
👍7❤2🔥2
✔ Бесплатные видео и онлайн-материалы из более чем 2400 курсов MIT, одного из лучших вузов мира
Включая вводные курсы по #ComputerScience, #AI, #algorithms и многое другое!
ocw.mit.edu/search/
@DevOPSitsec
Включая вводные курсы по #ComputerScience, #AI, #algorithms и многое другое!
ocw.mit.edu/search/
@DevOPSitsec
👍12🔥4❤2
Forwarded from Machinelearning
Marco-o1 – LLM, файнтюн-версия Qwen2-7B-Instruct для решения сложных задач, требующих рассуждений. В создании модели использовались методики Chain-of-Thought (CoT), поиска по дереву Монте-Карло (MCTS) и уникальные стратегии регулирования действий при рассуждении.
Marco-o1 обучалась на 3 датасетах: отфильтрованный набор данных Open-O1 CoT, синтетический набор Marco-o1 CoT и собственный набор инструкций Marco.
В модели реализованы 2 стратегии действий: "шаг как действие" и "мини-шаг как действие" (32 или 64 токена соответственно). Мини-шаг как действие обеспечивает более детальное исследование пространства решений.
В Marco-o1 был внедрен механизм рефлексии, который побуждает модель переосмысливать свои рассуждения, что улучшает результаты инференса, особенно в сложных составных задачах.
Модель оценивалась на наборах данных MGSM (английский и китайский). Результаты показали, что Marco-o1 превосходит Qwen2-7B-Instruct и демонстрирует улучшение точности на 6,17% для английского набора данных и 5,60% для китайского. Модель превзошла Google Translate в задачах языкового перевода, особенно при переводе разговорных выражений.
В ближайших планах:
# Clone the repository
git clone https://github.com/AIDC-AI/Marco-o1
# Change to the Macaw-LLM directory
cd Marco-o1
# Install required packages
pip install -r requirements.txt
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AIDC-AI/Marco-o1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AIDC-AI/Marco-o1")
# Run Inference
./src/talk_with_model.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #CoT #Alibaba #MarcoO1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥3🥱1
Forwarded from Machinelearning
Уязвимости, обнаруженные компанией JFrog в популярных инструментах машинного обучения с открытым исходным кодом: MLflow, H2O, PyTorch и MLeap, позволяют злоумышленникам использовать клиентские библиотеки машинного обучения, которые работают с Safetensors.
Взлом клиента машинного обучения позволяет получить доступ к учетным данным реестра моделей и внедрить вредоносный код. Среди обнаруженных уязвимостей - недостаточная санитизация в MLflow (CVE-2024-27132), небезопасная десериализация в H2O (CVE-2024-6960), проблема с обходом пути в PyTorch и уязвимость Zip Slip в MLeap (CVE-2023-5245).
thehackernews.com
Этот метод отличается от обычного файнтюнинга (или файнтюнинга с учителем) тем, что он позволяет обучать модель думать определённым образом в конкретной области, важной для пользователя.
Подробнее
Компания планирует внедрить дискретную упаковку памяти в iPhone, начиная с 2026 года, чтобы повысить производительность ИИ на устройстве. Samsung, поставщик компонентов памяти Apple, уже начал проводить исследования, чтобы удовлетворить запрос Apple. Сейчас iPhone использует упаковку типа «пакет-на-пакете» (PoP), где DRAM LPDDR размещается непосредственно на "системе-на-кристалле" (SoC).
Переход на дискретную упаковку позволит увеличить количество контактов ввода-вывода, повышая скорость передачи данных и количество параллельных каналов данных. Это улучшит пропускную способность памяти и возможности ИИ и также улучшает теплоотвод. Однако это изменение может потребовать уменьшения размера SoC или аккумулятора, а также увеличить энергопотребление и задержку.
macrumors.com
Google DeepMind примет участие в 38-й ежегодной конференции по нейронным системам обработки информации (NeurIPS), которая пройдет с 10 по 15 декабря в Ванкувере, где представит более 100 новых научных работ по темам: агенты ИИ, генеративные медиа, инновационные подходы к обучению. В рамках конференции запланированы живые демонстрации Gemma Scope, ИИ для создания музыки, модели прогнозирования погоды, системы CAT3D и Android Control.
deepmind.google
Разработчик PlayerUnknown анонсировал две новые игры, основанные на технологиях Ai и ML: Preface: Undiscovered World и Prologue: Go Wayback.
Preface: Undiscovered World доступна в раннем доступе в Steam и представляет собой техническую демонстрацию процедурно генерируемых миров. Prologue: Go Wayback – это "выживалка", в которой погода и окружающая среда непосредственно влияют на исследование мира игроком. Обе игры служат «строительными блоками» для будущих проектов PlayerUnknown Productions и предназначены для сбора отзывов пользователей.
dualshockers.com
Китай представил свой самый передовой квантовый компьютер «Tianyan-504» с 504-кубитным чипом «Xiaohong», разработанным в партнерстве с Китайской академией наук и компанией QuantumCTek. «Tianyan-504» устанавливает новый национальный рекорд, преодолевая порог в 500 кубитов, и конкурирует с IBM, по показателям производительности, времени жизни кубита и точности считывания. «Tianyan-504» будет интегрирован с квантовой облачной платформой China Telecom «Tianyan», запущенной в 2023 году, чтобы обеспечить глобальный доступ к возможностям квантовых вычислений. Платформа «Tianyan» уже привлекла более 12 миллионов посещений пользователей из более чем 50 стран.
thequantuminsider.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3
Forwarded from Machinelearning
NVIDIA анонсировала Jetson Orin Nano Super Developer Kit, который предлагает повышенную производительность по сниженной цене. Цена устройства была снижена с 499 до 249 долларов США. Комплект предоставляет возможности в области генеративного ИИ и повышения производительности как коммерческим разработчикам ИИ, так и энтузиастам.
Jetson Orin Nano Super обещает 1,7-кратное увеличение производительности, достигая 67 INT8 TOPS, и 50-процентное увеличение пропускной способности памяти до 102 ГБ/с. Комплект разработчика состоит из системного модуля Jetson Orin Nano 8GB (SoM) и эталонной несущей платы. SoM включает в себя GPU на архитектуре NVIDIA Ampere с тензорными ядрами и 6-ядерный процессор Arm.
blogs.nvidia.com
FACTS Grounding создан для оценки способности LLM генерировать ответы, которые являются фактически точными и основаны на предоставленном исходном материале. Бенчмарк включает в себя 1719 примеров, требующих развернутых ответов, основанных на предоставленном контекстном документе.
Примеры включают различные области: финансы, технологии, розничную торговлю, медицину и право, и документы объемом до 32 000 токенов. Для оценки используются три LLM-судьи: Gemini 1.5 Pro, GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, которые оценивают ответы на соответствие пользовательскому запросу и фактическую точность. Датасет и лидерборд доступны на Kaggle.
deepmind.google
Компания Grammarly объявила о намерении приобрести платформу Coda, специализирующуюся на инструментах для повышения продуктивности. Генеральный директор и соучредитель Coda, Шишир Мехротра, станет новым CEO Grammarly. Это приобретение направлено на трансформацию Grammarly из простого ассистента в полноценную ИИ-платформу продуктивности для приложений и агентов.
Интеграция Coda Brain позволит Grammarly сделать своего ИИ-помощника более умным, контекстуально осведомленным и способным подключаться к различным системам и приложениям. Grammarly планирует объединить своего ассистента с Coda Docs, чтобы обеспечить пользователям платформу для работы с ИИ от начала и до конца.
businesswire.com
OpenAI начала предоставлять модель o1, способную к "рассуждению", через API, но пока только для разработчиков, входящих в категорию использования "tier 5". Для квалификации в эту категорию, разработчики должны потратить не менее 1000 долларов с OpenAI и иметь аккаунт старше 30 дней с момента первого успешного платежа. Модель o1 заменяет предыдущую модель o1-preview и способна проверять факты.
Использование o1 стоит значительно дороже — 15 долларов за ~750 000 input-токенов и 60 долларов за ~750 000 output, что в 6 раз дороже, чем GPT-4o. O1 в API более настраиваемая благодаря новым функциям^ вызов функций, сообщения разработчика и анализ изображений. OpenAI также выпустила новые версии моделей GPT-4o и GPT-4o mini в рамках Realtime API, предназначенного для приложений с низкой задержкой голосового ответа, с улучшенной эффективностью данных и надежностью.
openai.com
Согласно транспортной накладной, обнаруженной пользователем X Томашем Гавронским, Intel, возможно, готовит к выпуску версию своей видеокарты Arc B580 с 24 ГБ видеопамяти. Эта карта, известная как Battlemage G21, может быть оснащена памятью GDDR6, подключенной в "раскладном" режиме (clamshell), который позволяет удвоить объем видеопамяти. Возможно, 24 ГБ версия B580 будет предназначена для партнеров Intel, занимающихся ИИ и центрами обработки данных.
pcgamer.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥3👍2
Forwarded from Machinelearning
Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.
EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.
В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.
Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.
⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с
transformers, начиная с версии 4.48.0⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с
Flash Attention 2from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Encoder #EuroBERT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Machinelearning
Factorio привлекла внимание ресерчеров в качестве инструмента для оценки возможностей ИИ. Игра измеряет способность языковых моделей планировать и создавать сложные системы, одновременно управляя ресурсами и производственных цепочек.
Для этих целей была разработана среда Factorio Learning Environment (FLE) c двумя режимами: "Lab-Play" (24 структурированные задачи) и "Open Play", где агенты исследуют процедурно сгенерированные карты с целью построить максимально большую фабрику. В процессе тестирования модели взаимодействуют с Factorio через Python API и получают обратную связь через игровой сервер. Оцениваются параметры "Производственный показатель" и достижение ключевых "Вех".
Создатели протестировали 6 LLM, включая Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o. Результаты показали, что модели испытывают серьезные трудности с пространственным мышлением, долгосрочным планированием и исправлением ошибок. Лучшие результаты у Claude 3.5 Sonnet, которая успешно справилась с 15 из 24 задач в режиме "Lab Play".
jackhopkins.github.io
Исследование, проведенное Университетом Элона, выявило, что почти половина пользователей (49%) полагает, что LLM превосходят их собственный интеллект. Из отчета следует, что женщины чаще мужчин считают LLM "значительно умнее" (30% против 20%), а половина взрослого населения США уже использует языковые модели, лидирует ChatGPT с долей в 72%. Также выяснилось, что большинство пользователей (51%) применяют LLM в личных целях для обучения и планирования, в то время как для работы их используют лишь 24%. 65% пользователей взаимодействуют с ИИ-системами посредством голосовых команд.
Несмотря на высокий показатель общей удовлетворенности (76%), значительная часть пользователей сталкивается с проблемами: 23% совершали серьезные ошибки из-за галлюцинаций моделей в ответах, а 21% чувствовали себя манипулируемыми.
imaginingthedigitalfuture.org
ReasonGraph - опенсорсная веб-платформа, разработанная Кембриджским университетом, для визуализации и анализа процессов рассуждений LLM. Она поддерживает как последовательные, так и древовидные методы рассуждений, легко интегрируясь с основными провайдерами LLM и более чем 50 языковыми моделями.
Платформа построена на модульном каркасе и имеет выбор метода мета-рассуждения и настраиваемые параметры визуализации.
ReasonGraph улучшает обнаружение ошибок в логических процессах и способствует более эффективной разработке приложений на основе LLM. Оценка платформы показала практически 100% точность rule-based XML-парсинга при извлечении и визуализации путей рассуждений.
Репозиторий проекта на Github. Демо на HuggingFace.
arxiv.org
На конференции по твердотельным схемам (ISSCC) была представлена архитектура MEGA.mini, позиционируемая как универсальный процессор для генеративного ИИ.
MEGA.mini использует парадигму Arm big.LITTLE и предлагает использование двухъядерной концепции в NPU. Предполагается, что высокомощные ядра "Mega" будут задействоваться для выполнения ресурсоемких задач, а облегченные ядра "Mini" будут использоваться для рутинных операций. Архитектура разрабатывается как универсальный процессор, в отличие от CPU, чтобы разработчики могли применять его в разных сценариях - от NLP-задач до мультимодальных ИИ-систем.
techradar.com
YouTube-блогер Дейв Ли провел эксперимент по локальному запуску 4-bit версии Deepseek R1 с 671B параметров. Она может работать локально, но требует 512 ГБ RAM, 404 ГБ хранилища и принудительного выделения 448 ГБ видеопамяти через терминал.
Несмотря на незначительное снижение точности, скорость инференса составила 17-18 токенов в секунду, при этом энергопотребление находилось в пределах 200 Вт. Для сравнения: ПК с аналогичной производительностью потребовал бы в 10 раз больше электричества.
macrumors.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Модель намеренно поощряется за настойчивость — если она делает retry и улучшает результат, это считается успехом.
Использует синтетические поисковые движки, которые заставляют модель перезапрашивать и улучшать свои ответы.
Обучается с помощью усиленного обучения (RL) — формируя привычку "не сдаваться".
@ai_machinelearning_big_data
#LLM #Search #RL #AI #Meta #ReZero #NeverGiveUp #Llama3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2👌1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представьте, что учите язык не по учебникам, а через ситуации, в которых оказываетесь каждый день. Именно эту идею воплотила команда Google в проекте Little Language Lessons— трех экспериментах на базе Gemini API, которые делают обучение живым и контекстным.
Первый эксперимент, Tiny Lesson, решает проблему «как сказать это сейчас?». Вы описываете ситуацию — например, «потерял паспорт» — и получаете словарь и фразы в формате JSON. Всё благодаря промптам, где Gemini генерирует структурированные данные: массив терминов с транскрипцией и переводом, а также советы по грамматике.
Например, если целевой язык — японский, модель сама определит, нужна ли транскрипция ромадзи, и подготовит материал за 2 API-запроса. Это не просто список слов, а готовый микрокурс под конкретный сценарий.
Второй, Slang Hang, убирает «учебникоговорение». Тут Gemini выступает как сценарист: создаёт диалоги на целевом языке с культурными нюансами и сленгом. Все генерируется одним запросом — от контекста сцены до реплик с пояснениями. Пример: диалог продавца и туриста может включать неформальные выражения, которые не найдешь в стандартных учебниках.
Правда, иногда модель ошибается или придумывает выражения, так что без проверки носителем не обойтись. Но сам подход — дать пользователю «уши» в реальных разговорах выглядит перспективно, особенно с интеграцией Cloud Translation для мгновенного перевода.
Третий, визуальный эксперимент — Word Cam. Наводите камеру на объект, и Gemini не только определяет его (bounding box), но и предлагает слова вроде «подоконник» или «жалюзи». Детекция работает через Gemini Vision, а дополнительные дескрипторы (цвет, материал, примеры употребления) подтягиваются отдельным запросом. Для изучения бытовой лексики почти идеально, хотя точность сильно зависит от качества снимка.
Во всех экспериментах задействован Text-to-Speech — озвучка слов и фраз. Но есть нюанс: для редких языков голоса зачастую звучат неестественно или не совпадают с диалектом. Например, выберете мексиканский испанский, а синтезатор выдаст акцент из Мадрида. Разработчики честно признают: это ограничение текущих API, и над ним еще работать.
Little Language Lessons — начало переосмысления процесса обучения языкам. Проекту пока не хватает тонкой настройки под лингвистическую специфику (идиомы или региональные диалекты), но основа уже заложена.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2🔥2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Y Combinator сделал ставку на ИИ-агентов, способных переосмыслить целые индустрии. Вместо точечных решений, основателям советуют создавать «полноценные ИИ-компании» - например, запускать собственные юридические бюро с ИИ-юристами вместо сотрудников. Такой подход позволяет обойти медлительных конкурентов, предлагая клиентам более дешевые и эффективные сервисы.
Особый интерес к автоматизации рутины: персональные ассистенты, которые не просто напоминают о задачах, а самостоятельно отвечают на письма, планируют встречи и имитируют стиль общения пользователя. Y Combinator верит: будущее за командами, которые не просто внедряют ИИ, а перестраивают рынки с нуля, как это сделали Airbnb или Stripe.
ycombinator.com
Ученые из Центра геномной регуляции в Барселоне впервые применили генеративный ИИ для проектирования синтетических молекул ДНК, способных управлять активностью генов в здоровых клетках млекопитающих. Модель, обученная на данных тысяч экспериментов, генерирует последовательности «с нуля», задавая критерии.
В качестве теста создали фрагменты ДНК, активирующие ген флуоресцентного белка в клетках крови мышей. Результаты совпали с прогнозами: синтетические усилители генной активности работали как «переключатели» в зависимости от типа клеток. Исследование открывает путь к персонализированным методам коррекции генов. По словам авторов, это похоже на «написание софта для биологии», где каждая инструкция для клетки становится программируемой.
technologynetworks.com
OpenAI представила HealthBench - бенчмарк для тестирования ИИ-систем в сфере здравоохранения. Разработанный при участии 262 врачей из 60 стран, он включает 5000 реалистичных диалогов, имитирующих общение пациентов и медиков. Каждый сценарий оценивается по индивидуальным критериям, созданным экспертами: точность данных или ясность ответов.
Всего в бенчмарке 48 562 параметра оценки, что позволяет глубоко анализировать работу моделей. Особый упор сделан на надежность: даже один ошибочный ответ в медицине критичен. HealthBench включает подборки сложных кейсов (HealthBench Hard), где современные ИИ еще отстают. Все данные и методики уже доступны в GitHub-репозитории OpenAI .
openai.com
Google анонсировала AI Futures Fund — программу для поддержки ИИ-стартапов. Участники получат ранний доступ к моделям DeepMind (Gemini, Imagen и Veo). Кроме технологий, стартапы смогут консультироваться с инженерами и исследователями Google, а также получат облачные кредиты для обучения и масштабирования решений. Уже сейчас с фондом работают проекты из разных сфер: индийский Toonsutra внедряет Gemini для перевода комиксов, Viggle экспериментирует с генерацией мемов, а платформа Rooms тестирует интерактивные 3D-пространства.
Программа открыта для стартапов из регионов, где доступен Gemini. Подать заявку можно на сайте фонда. Участники смогут претендовать не только на технические ресурсы, но и на прямые инвестиции от Google.
blog.google
Злоумышленники активно используют популяризацию ИИ для распространения вредоносного стиллера Noodlophile, маскируя атаки под сервисы для генерации видео и изображений. Как сообщает Morphisec, фейковые страницы Luma Dreammachine Al и CapCut AI рекламируются через соцсети, собирая до 62 000 просмотров на пост. Пользователям предлагают скачать «ИИ-софт», но вместо этого загружается ZIP-архив с исполняемым exe-файлом.
Запуск файла активирует легитимный CapCut.exe, который загружает .NET-лоадер CapCutLoader. Тот, в свою очередь, запускает Python-скрипт, устанавливающий Noodlophile Stealer. Вредонос крадет пароли, данные кошельков и другую информацию, а в некоторых случаях дополняется трояном XWorm для удаленного доступа. Эксперты напоминают: атаки через ИИ-технологии стали трендом. Осторожность — лучшая защита.
thehackernews.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1🔥1
Forwarded from Machinelearning
GRESO - это новый алгоритм для эффективного обучения с подкреплением больших языковых моделей, который сокращает вычислительные затраты на 40–60% без потери качества. Его суть в предварительной фильтрации «бесполезных» промптов, тех, что не дают модели обучаться, еще до дорогостоящей стадии rollout (генерации ответов модели).
В основе GRESO — вероятностная модель, предсказывающая, стоит ли прогонять промпт через LLM.
Алгоритм анализирует историю вознаграждений (reward dynamics) за прошлые эпохи обучения: если промпт много раз подряд давал идентичные награды на всех сгенерированных ответах (их называют zero-variance), он, скорее всего, бесполезен и сейчас.
GRESO не блокирует их жестко, он вычисляет вероятность пропуска , опираясь на число идущих подряд «пустых» прогонов и базовую вероятность «исследования». Это позволяет иногда перепроверять сложные промпты, на тот случай, если вдруг модель «доучилась» и теперь они полезны.
Базовая вероятность автоматически настраивается в реальном времени: если доля бесполезных промптов выше целевого значения (например, 25%), GRESO ее снижает, экономя ресурсы; если ниже — повышает, добавляя гибкости. Плюс, алгоритм разделяет промпты на легкие и сложные, применяя к ним разную политику исследования (сложные проверяет чаще, так как они перспективнее для обучения сильной модели).
А чтобы не гонять большие батчи ради пары примеров, размер выборки динамически подстраивается под текущие нужды на основе вычисления из недостающих данных, α — текущей доли пустых промптов и запаса надежности.
Хотя GRESO и экономит сотни часов на H100, делая RL-тюнинг доступнее, у него есть нюансы:
Qwen Math 1.5В или Qwen Math 7b, есть несколько подготовленных скриптов файнтюна в train-scripts.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #GRESO
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4❤3👍1