Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for AiSegaro 👾

Channel

AiSegaro 👾

@AiSegaro

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry

24,718subscribers

-908 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1002595211574
TypeChannel
Username@AiSegaro
CreatedBetween 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live29 October 2026
Measurements held52
Confirmed unchanged1 time, most recently 29 October 2026
On Telegramt.me/AiSegaro

Topic

Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.

Growth

24,71825,64025,1796 August 2026 — 25,626 subscribers6 August 2026 — 25,627 subscribers7 August 2026 — 25,630 subscribers8 August 2026 — 25,640 subscribers9 August 2026 — 25,635 subscribers11 August 2026 — 25,615 subscribers12 August 2026 — 25,604 subscribers12 August 2026 — 25,591 subscribers14 August 2026 — 25,564 subscribers15 August 2026 — 25,551 subscribers16 August 2026 — 25,541 subscribers17 August 2026 — 25,544 subscribers18 August 2026 — 25,546 subscribers19 August 2026 — 25,543 subscribers20 August 2026 — 25,536 subscribers22 August 2026 — 25,519 subscribers24 August 2026 — 25,483 subscribers25 August 2026 — 25,475 subscribers26 August 2026 — 25,469 subscribers27 August 2026 — 25,450 subscribers28 August 2026 — 25,445 subscribers29 August 2026 — 25,427 subscribers30 August 2026 — 25,420 subscribers31 August 2026 — 25,396 subscribers1 September 2026 — 25,392 subscribers2 September 2026 — 25,379 subscribers4 September 2026 — 25,352 subscribers6 September 2026 — 25,319 subscribers10 September 2026 — 25,269 subscribers12 September 2026 — 25,289 subscribers14 September 2026 — 25,243 subscribers15 September 2026 — 25,246 subscribers17 September 2026 — 25,212 subscribers29 September 2026 — 25,065 subscribers5 October 2026 — 25,032 subscribers9 October 2026 — 24,949 subscribers13 October 2026 — 24,885 subscribers14 October 2026 — 24,869 subscribers16 October 2026 — 24,859 subscribers17 October 2026 — 24,867 subscribers18 October 2026 — 24,875 subscribers19 October 2026 — 24,870 subscribers20 October 2026 — 24,871 subscribers21 October 2026 — 24,856 subscribers22 October 2026 — 24,840 subscribers23 October 2026 — 24,831 subscribers24 October 2026 — 24,806 subscribers25 October 2026 — 24,779 subscribers26 October 2026 — 24,769 subscribers27 October 2026 — 24,749 subscribers28 October 2026 — 24,734 subscribers29 October 2026 — 24,718 subscribers6 August 202629 October 2026
52 measurements spanning 84 days, net -908. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 24,580–25,778 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 52
Measured (UTC)SubscribersChange
29 Oct 2026, 06:4724,718-16
28 Oct 2026, 06:4524,734-15
27 Oct 2026, 07:4024,749-20
26 Oct 2026, 07:5024,769-10
25 Oct 2026, 07:1524,779-27
24 Oct 2026, 05:5524,806-25
23 Oct 2026, 04:0924,831-9
22 Oct 2026, 04:5024,840-16
21 Oct 2026, 00:0124,856-15
20 Oct 2026, 00:1824,871+1
19 Oct 2026, 01:2724,870-5
18 Oct 2026, 00:2824,875+8
17 Oct 2026, 00:3624,867+8
16 Oct 2026, 00:4124,859-10
14 Oct 2026, 23:5924,869-16
13 Oct 2026, 14:4624,885-64
9 Oct 2026, 16:5824,949-83
5 Oct 2026, 11:3725,032-33
29 Sept 2026, 11:3625,065-147
17 Sept 2026, 23:3625,212first reading

Engagement

349 posts held, back to 3 August 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 118 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
8.43%
avg views ÷ 24,718 subscribers
Avg views / post
2,080
217 posts measured
Reaction rate
0.286%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
217
of 349 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 216 of 217 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 27 October 2026
Posts held349 (3 August 2026 – 27 October 2026)
Views total452,410
Reactions total1,288
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken28 Oct 2026, 02:06 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Video runtime
18h 46m
Average length
3m 17s

Measured directly from 343 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.

Reaction mix

2,767 reactions across 348 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 73.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
❤2,02473.1%
👍60121.7%
👎1425.13%

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 348 of the 349 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 2,767 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 349 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 27 October 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.

Telegram Stars

Stars received
2
across the posts below
Posts paid on
2
of 349 we hold a reading for · 0.6%
Most on one post
1
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @AiSegaro. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.

Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.

This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.

Counted over the 349 most recent posts we hold for this entry, published 3 August 2026 to 27 October 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.

Recent posts

27 Oct 2026, 15:20 UTC≈1,210 views2 reactionsread 28 October 2026
Video

گفت‌وگوی الکس کارپ درباره زندگی، هنر و آینده هوش مصنوعی 🏛 مدیرعامل پالانتیر محیط کاری شرکتش را شبیه به یک «کلونی هنرمندان» می‌داند؛ جایی که افراد با استعدادهای غیرمتعارف گرد هم می‌آیند تا مسائلی فراتر از ساختارهای سازمانی مرسوم را حل کنند. الکس کارپ در این نشست، مسیر نامتعارف خود از تحصیل فلسفه و نظریه اجتماعی تا ساخت یکی از تاثیرگذارترین غول‌های فناوری داده را مرور می‌کند. به اعتقاد او، برتری استراتژیک در دنیای هو…

❤2

27 Oct 2026, 14:10 UTC≈1,400 views2 reactionsread 28 October 2026
Video

راهنمای جامع کار با نسخه‌ی جدید Suno AI 🎵 ساخت موسیقی با هوش مصنوعی فقط نوشتن یک متن ساده نیست؛ کنترل دقیق روی خروجی نهایی به شناخت تنظیمات بستگی دارد. کار با سان‌و از مقایسه حالت ساده و پیشرفته آغاز می‌شود، جایی که می‌توانید سبک، ترانه و حتی ورودی‌های تصویری را ترکیب کنید. تکنیک‌های کلیدی کار با اسلایدرهای Weirdness و Style Influence، تعیین جنسیت صدا، کار با براکت‌ها برای ساختاردهی به بخش‌های ورس و کورس، و تنظیم د…

❤2

27 Oct 2026, 13:30 UTC≈1,350 views2 reactionsread 28 October 2026
Video

🛠 راهنمای فروش هوش مصنوعی به کسب‌وکارهای سنتی بیشتر افرادی که در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، خدماتشان را به استارتاپ‌ها یا فعالان فناوری می‌فروشند؛ در حالی که بازار بسیار بزرگ‌تری در میان مشاغل سنتی مانند لوله‌کشی و تأسیسات وجود دارد. جیمز دیکرسون با بررسی نمونه‌های واقعی توضیح می‌دهد که چطور کسب‌وکارهای محلی ۲ تا ۲۰ میلیون دلاری با وجود پرداخت هزینه‌های سنگین برای تبلیغات، مشتریان زیادی را به خاطر لندینگ‌پیج‌ها…

❤2

27 Oct 2026, 12:52 UTC≈1,390 views5 reactionsread 28 October 2026
Video

🔥 رمزگشایی از زیرساخت مخفی دیپ‌سیک؛ چطور انقدر ارزان تمام می‌شود؟ خیلی‌ها تصور می‌کردند قیمت‌های به‌شدت پایین DeepSeek صرفاً حاصل سوزاندن سرمایه و تحمل ضرر سنگین است، اما با متن‌باز شدن دو ابزار DeepInfer و deepseek-recipe، واقعیت ماجرا مشخص شد: سود ناخالص حدود ۸۰ درصدی و پردازش روزانه ۱۵۵ تریلیون توکن. راز اصلی در معماری خاص تفکیک خواندن و نوشتن، توزیع ۳۸۴ اکسپرت روی ۱۲۸ پردازنده گرافیکی و مدیریت پیشرفته صف‌ها با …

❤3👍2

27 Oct 2026, 12:10 UTC≈1,450 views3 reactionsread 28 October 2026
Video

🧠 فرمول ۴ مرحله‌ای برای حفظ سریع حجم بالای اطلاعات تکرار طوطی‌وار و غرق شدن در هزاران فلش‌کارت انکی، شما را در چرخه بی‌پایان فراموشی گرفتار می‌کند. دکتر جاستین سانگ رویکرد متفاوتی را پیاده می‌کند: اول با یک فیلتر ۳ سؤالی جلوی حفظ کردن بیهوده داده‌ها را می‌گیرد تا اطلاعاتی که با منطق و شبکه‌سازی ذهنی (اسکیما) تثبیت می‌شوند جدا شوند. سپس برای مواردی که ناچار به حفظ هستید، نکات را اولویت‌بندی کرده و با ابزارهای هوش مص…

❤3

27 Oct 2026, 11:30 UTC≈1,470 views5 reactionsread 28 October 2026
Video

رویکرد اشتباه ما در استفاده از کلود و هوش مصنوعی 🤖 فلیکس رایزبرگ، مدیر ارشد مهندسی در شرکت Anthropic، معتقد است هنوز بیش از حد از هوش مصنوعی انتظار کارهای پیش‌پاافتاده مثل خلاصه‌سازی ایمیل داریم، در حالی که این ابزارها خیلی فراتر رفته‌اند. به‌جای پرامپت‌های کلیشه‌ای مثل «مثل یک متخصص رفتار کن»، رایزبرگ پیشنهاد می‌کند به کلود اجازه دسترسی مستقیم به ابزارها داده شود و با روش «نقد خصمانه» (Adversarial Reviews) جلوی خط…

❤5

27 Oct 2026, 10:50 UTC≈1,510 views2 reactionsread 28 October 2026
Video

۲۴ ساعت در استارتاپی که گلوگاه بزرگ هوش مصنوعی سازمانی را حل می‌کند 🏢 حجم عظیمی از داده‌های حیاتی شرکت‌ها هنوز در قالب فایل‌های پیچیده PDF، فاکتورها و فرم‌های تو‌در‌تو حبس شده؛ اسنادی که حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی هم موقع خواندن ساختار یا جداولشان دچار خطا می‌شوند. استارتاپ ریداکتو (Reducto) در سانفرانسیسکو دقیقاً روی همین زیرساخت دست گذاشته و توانسته با جذب بیش از ۱۰۸ میلیون دلار سرمایه، ماهانه بیش از یک …

❤2

27 Oct 2026, 10:10 UTC≈1,530 views5 reactionsread 28 October 2026
Video

دیدگاه بی‌پرده مارک کیوبن درباره حباب هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری 📉 مارک کیوبن در گفت‌وگویی صریح با استیون بارتلت، از پشت‌صحنه ساختن امپراتوری تجاری، تفاوت فروشندگی واقعی با سراب‌های شبکه‌های اجتماعی و واقعیت‌های پشت تب‌وتاب هوش مصنوعی می‌گوید. به باور کیوبن، هوش مصنوعی برخلاف ادعای غول‌های فناوری واقعاً هوشمند نیست، بلکه الگوریتمی پیش‌بینی‌کننده با تکیه بر پردازش انبوه داده‌هاست. او توضیح می‌دهد که چرا هزینه‌های سرس…

❤4👍1

27 Oct 2026, 09:30 UTC≈1,510 views1 reactionsread 28 October 2026
Video

ساخت موشن‌گرافیک سه‌بعدی وایرال با هوش مصنوعی 🎬 ساخت انیمیشن‌های مینیمال سه‌بعدی معمولاً نیازمند ساعت‌ها کار طاقت‌فرسا در افترافکت است، اما این روند با یک جریان کاری حساب‌شده کاملاً متحول می‌شود. همه‌چیز از یک پرامپت مادر در Claude شروع می‌شود که ایده‌پردازی، متن‌نویسی و استایل بصری را در پالت رنگی هماهنگ قفل می‌کند. تصاویر و انیمیشن‌ها به‌صورت دسته‌ای در Google Flow با مدل‌های Nano Banana و Omni ساخته شده و با صدا…

❤1

27 Oct 2026, 08:50 UTC≈1,450 views3 reactions1 Starread 28 October 2026
Video

پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی در پستگرس: ترکیب BM25 و وکتور 🔍 برای راه‌اندازی یک موتور جستجوی هوشمند لزوماً نیازی به جدا کردن دیتابیس و ابزارهای جستجو مثل الستیک‌سرچ ندارید. در این پروژه کاربردی، یک سیستم جستجو روی مقالات ویکی‌پدیا کاملاً داخل خود PostgreSQL طراحی می‌شود. با ترکیب افزونه‌های pg_textsearch برای رتبه‌بندی کلمات کلیدی (BM25) و pgvector-scale برای جستجوی معنایی مبتنی بر وکتور، یاد می‌گیرید چطور با الگوریتم …

❤3

27 Oct 2026, 08:10 UTC≈1,430 views3 reactionsread 28 October 2026
Video

🎥 زوایای بی‌پایان دوربین با Seedance 2.5 و هوش مصنوعی ضبط ویدیو با یک دوربین معمولاً دست تدوین‌گر را برای تنوع بصری می‌بندد، اما با ترکیب ابزارهایی مثل کلود، Higgsfield و مدل ویدیویی Seedance 2.5، می‌توان از یک برداشت ساده، نماهایی کاملاً جدید و چنددوربینه خلق کرد. رورک در این آموزش فرآیندی را نشان می‌دهد که با استفاده از تایم‌کدها و پرامپت‌های دقیق، نماهای کلوزآپ، زوایای کناری، اوربیت و حتی کادربندی‌های سینمایی را…

❤2👍1

27 Oct 2026, 07:30 UTC≈1,380 views3 reactionsread 28 October 2026
Video

💳 ۲۴ ساعت داخل استرایپ؛ معماری تیمی که به این سرعت فیچر ریلیز می‌کند مدیریت هزاران مهندس نرم‌افزار برای توسعه صدها محصول مالی همزمان، چالش عظیمی است که کمتر شرکتی در مقیاس استرایپ با موفقیت پشت سر گذاشته. پیتون کایرول در این مستند به دفاتر استرایپ رفته تا ببیند تیم‌های مهندسی چگونه بدون ایجاد تداخل، کدهای جدید را پیوسته دیپلوی می‌کنند. بزرگ‌ترین گلوگاه استرایپ دیگر «نوشتن کد» نیست، بلکه بررسی و پلن‌ریزی است؛ به همی…

👍2❤1

Showing the 12 most recent of 349 posts we hold for @AiSegaro. 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.

Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.

Forward network

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Named by 7 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

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 29 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“AiSegaro 👾” (@AiSegaro), 24,718 subscribers as measured 29 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AiSegaro.

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.