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 11 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
55 measurements spanning 93 days, net +30. 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 12,515–12,746 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 55
Measured (UTC)
Subscribers
Change
6 Nov 2026, 11:31
12,695
-1
5 Nov 2026, 14:18
12,696
-7
4 Nov 2026, 17:25
12,703
+1
3 Nov 2026, 18:29
12,702
+6
2 Nov 2026, 17:08
12,696
+4
1 Nov 2026, 18:56
12,692
+1
30 Oct 2026, 22:31
12,691
-2
29 Oct 2026, 23:15
12,693
+1
29 Oct 2026, 01:20
12,692
-4
27 Oct 2026, 20:46
12,696
-3
26 Oct 2026, 17:29
12,699
+3
25 Oct 2026, 15:55
12,696
+1
24 Oct 2026, 16:59
12,695
+4
23 Oct 2026, 13:28
12,691
-1
21 Oct 2026, 04:18
12,692
-2
20 Oct 2026, 02:48
12,694
-3
19 Oct 2026, 05:31
12,697
-1
18 Oct 2026, 08:10
12,698
-2
17 Oct 2026, 07:21
12,700
-3
16 Oct 2026, 07:28
12,703
first reading
Engagement
76 posts held, back to 17 July 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 54 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.07%
avg views ÷ 12,695 subscribers
Avg views / post
770
30 posts measured
Reaction rate
0.874%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
30
of 76 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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 6 November 2026
Posts held
76 (17 July 2026 – 6 November 2026)
Views total
23,105
Reactions total
202
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Nov 2026, 06:57 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.
Reaction mix
747 reactions across 75 posts, in 19 distinct kinds. The most used accounts for 47.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
353
47.3%
👍
170
22.8%
👌
56
7.50%
🔥
21
2.81%
🤩
21
2.81%
🎉
19
2.54%
😍
19
2.54%
⚡
17
2.28%
👏
16
2.14%
💯
13
1.74%
🥰
12
1.61%
🙏
9
1.20%
🏆
8
1.07%
🤣
4
0.535%
🤬
3
0.402%
👎
2
0.268%
🤔
2
0.268%
🍌
1
0.134%
💔
1
0.134%
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 76 of the 76 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 761 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 76 most recent posts we hold, published 17 July 2026 to 6 November 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.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 30 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
مهمترینهای ۲۴ ساعت اخیر هوش مصنوعی
💾 خبر ۱: یک دستیار بقای آفلاین ساخته شده که مدل زبانی محلی و دانشنامهٔ Kiwix را از روی فلشمموری اجرا میکند و بدون هیچ اینترنتی به شما جواب میدهد.
🔍 خبر ۲: ابزار Pangram Image 1.0 تصویرها و ویدیوهای ساختهشده با هوش مصنوعی را تشخیص میدهد و با نقشهٔ حرارتی دقیقاً نشان میدهد کدام بخشها مصنوعی هستند.
✂️ خبر ۳: پژوهشگرها میگویند مدلهای پیشرفته با متنهای خیلی کوتاهتر هم…
🔐 تیپ #41
کمترین دسترسی لازم برای ابزارها و کلیدهای API
به هر ابزاری که در اختیار ایجنت میگذارید، کلیدی بدهید که فقط همان یک کار را انجام دهد و بس. مثلاً ابزار ارسال ایمیل باید کلیدی داشته باشد که تنها اجازهٔ ارسال دارد، نه خواندن صندوق ورودی و نه حذف پیامها؛ اینطور اگر تزریق پرامپت ایجنت را منحرف کند، فقط یک در 🔑 باز میشود نه کل ساختمان. تا جای ممکن از توکنهای کوتاهمدت و مخصوص هر تسک استفاده کنید و هر فراخوا…
مهمترینهای ۲۴ ساعت اخیر هوش مصنوعی
💰 خبر ۱: کم کردن سطح استدلال مدلهای هوش مصنوعی هزینهی API را خیلی بیشتر از آنکه کیفیت پاسخ را پایین بیاورد کاهش میدهد، پس اول تنظیمات کم را امتحان کنید.
🔌 خبر ۲: API تازهی Notebook در Gemini به برنامهنویسان اجازه میدهد نوتبوکها و منابع را با کد بسازند و مدیریت کنند تا کارهای پژوهشی و اسناد خودکار شود.
🎞️ خبر ۳: OpenAI تولید گیف متحرک را به تصویرساز ChatGPT اضافه کرده…
🔁 فرض کن یک عامل هوش مصنوعی کاری را قدمبهقدم انجام میدهد و در هر قدم، همهی گفتگو و نتیجهی قدمهای قبلی را از نو میخواند. اگر تعداد قدمهای همان کار دو برابر شود، هزینهی خواندنش چه میشود؟
🔗 کمتر از دو برابر میشود، چون هر قدم از نتیجهی قدمهای قبلی استفاده میکند13%
🪜 دقیقاً دو برابر میشود، چون هزینه با تعداد قدمها نسبت مستقیم دارد13%
📄 تغییری نمیکند، چون هزینه فقط به طول جواب نهایی که نوشته میشود بستگی دارد18%
📖 بیشتر از دو برابر میشود، چون هر قدم متن بلندتری را از نو میخواند56%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
🧪 تیپ #40
مجموعهٔ تست طلایی، ترمزی برای پسرفتهای خاموش ایجنت
وقتی ایجنت چندمرحلهای دارید، یک تغییر کوچک در پرامپت سیستم یا توضیح ابزار میتواند بیسروصدا رفتاری را خراب کند که هفتهٔ پیش درست کار میکرد. راهحل این است که مجموعهای ثابت از ۲۰ تا ۵۰ وظیفهٔ واقعی با پاسخ درست را نگه دارید و بعد از هر تغییر دوباره اجرا کنید. نرخ قبولی این مجموعه معیار 🥇 شماست: اگر تغییری آن را پایین بیاورد، آن تغییر منتشر نمیشود.
Go…
مهمترینهای ۲۴ ساعت اخیر هوش مصنوعی
🪙 خبر ۱: Octomind یک ابزار متنباز برای کدنویسی با هوش مصنوعی است که مصرف توکن را کم میکند، پس میتوانید عاملها را بیشتر و ارزانتر اجرا کنید.
🧵 خبر ۲: Claude از Anthropic حالا در نسخه آزمایشی از «رشته پیام» پشتیبانی میکند؛ یعنی عامل هوش مصنوعی بهجای فرستادن کل تاریخچه گفتگو، فقط پیامهای تازه را میفرستد و هزینه پایین میآید.
📋 خبر ۳: OpenAI بنچمارک LifeVal را ساخته که …
🚰 یک شهر نقشهٔ مصرف آب ساختمانها را منتشر کرده. در این نقشه، سلول خالی هنگام محاسبهٔ جمع و رنگآمیزی صفر حساب میشود. چند ساختمان بزرگ گزارش ندادهاند و سلولشان خالی مانده. خیلیها فکر میکنند سلول خالی یعنی «اطلاعات نداریم» و روی نتیجه اثری ندارد. در عمل چه اتفاقی میافتد؟
📈 سلولهای خالی باعث میشوند جمع کل بیشتر از واقعیت نشان داده شود و رتبهبندی بههم بریزد14%
🗺️ سلولهای خالی باعث میشوند بقیهٔ اعداد هم اشتباه محاسبه شوند و نقشه بیاعتبار شود20%
📋 سلولهای خالی نادیده گرفته میشوند، جمع کل درست باقی میماند و تعداد ردیفها کمتر میشود8%
🧮 سلولهای خالی صفر حساب میشوند و ساختمانهای بزرگ کممصرفتر از واقعیت دیده میشوند58%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
⚖️ تیپ #39
داوری با مدل زبانی و دامهایی که باید بشناسید
سپردن نمرهدهی خروجی یک ایجنت به مدل زبانی دیگر، ارزانترین راه ساختن حلقه ارزیابی است، اما داور هم سوگیریهای خودش را با خودش میآورد. مدل معمولاً پاسخی را که اول میبیند ترجیح میدهد، به جوابهای طولانیتر نمره بالاتر میدهد و بیسروصدا متنی را میپسندد که شبیه نوشته خودش است ⚖️. راهحل ساده است: جای گزینهها را عوض کنید و میانگین بگیرید، با روبریک یا پاسخ م…
مهمترینهای ۲۴ ساعت اخیر هوش مصنوعی
🧬 خبر ۱: OpenAI مدل استدلالی GPT-Rosalind-6 را برای زیستشناسی و کشف دارو ساخته و حالا پژوهشگران میتوانند از طریق API از آن استفاده کنند.
🛠️ خبر ۲: ابزار dsh-superagent یک بستهٔ عامل کدنویسی برای DeepSeek Harness است که GitHub را رصد میکند، خودش کار جدید میسازد و جلسههای کاری را اجرا میکند.
🎓 خبر ۳: مدل آموزشی &Tutor با تمرین روی یک دانشآموز شبیهسازیشده آموزش دیده تا…
🔁 تیپ #38
حلقهٔ خواندن، ویرایش و تست در ایجنتهای کدنویس
یک ایجنت کدنویس بهندرت کد را در یک قدم درست مینویسد. کارش یک حلقه است: فایلهای مرتبط را میخواند، یک ویرایش کوچک انجام میدهد، تست را اجرا میکند و خروجی خطا را به تلاش بعدی برمیگرداند. نکتهٔ اصلی این است که هر ویرایش را آنقدر کوچک نگه دارید که یک تست قرمز دقیقاً بگوید چه چیزی شکسته است 🔁.
Coding agents: the read, edit, test loop
Coding agents almost nev…
❤3👍3👌1
Showing the 12 most recent of 76 posts we hold for @DSLanders. 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.
Polls
The 6 most recent of 10 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
🔁 فرض کن یک عامل هوش مصنوعی کاری را قدمبهقدم انجام میدهد و در هر قدم، همهی گفتگو و نتیجهی قدمهای قبلی را از نو میخواند. اگر تعداد قدمهای همان کار دو برابر شود، هزینهی خواندنش چه میشود؟
🔗 کمتر از دو برابر میشود، چون هر قدم از نتیجهی قدمهای قبلی استفاده میکند13%
🪜 دقیقاً دو برابر میشود، چون هزینه با تعداد قدمها نسبت مستقیم دارد13%
📄 تغییری نمیکند، چون هزینه فقط به طول جواب نهایی که نوشته میشود بستگی دارد18%
📖 بیشتر از دو برابر میشود، چون هر قدم متن بلندتری را از نو میخواند56%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
🚰 یک شهر نقشهٔ مصرف آب ساختمانها را منتشر کرده. در این نقشه، سلول خالی هنگام محاسبهٔ جمع و رنگآمیزی صفر حساب میشود. چند ساختمان بزرگ گزارش ندادهاند و سلولشان خالی مانده. خیلیها فکر میکنند سلول خالی یعنی «اطلاعات نداریم» و روی نتیجه اثری ندارد. در عمل چه اتفاقی میافتد؟
📈 سلولهای خالی باعث میشوند جمع کل بیشتر از واقعیت نشان داده شود و رتبهبندی بههم بریزد14%
🗺️ سلولهای خالی باعث میشوند بقیهٔ اعداد هم اشتباه محاسبه شوند و نقشه بیاعتبار شود20%
📋 سلولهای خالی نادیده گرفته میشوند، جمع کل درست باقی میماند و تعداد ردیفها کمتر میشود8%
🧮 سلولهای خالی صفر حساب میشوند و ساختمانهای بزرگ کممصرفتر از واقعیت دیده میشوند58%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
💻 یک تیم برنامهنویسی به یک agent دسترسی داده که روزانه چند ده تغییر کد ایجاد میکند. اما بررسی و تأیید این کدها همچنان با همان سه نفر قبلی است. محتملترین اتفاق چیست؟
📦 طول صف بررسی همانقدر قبل میماند و فقط حجم کد بیشتر میشود19%
🚚 تحویل محصول چند برابر سریعتر میشود چون نوشتن کد آسان شده27%
🔍 خود agent کدها را هم بررسی میکند و بار تیم سهنفره کم میشود18%
🗂️ صف بررسی کد بلندتر میشود و سرعت تحویل هم بیشتر نمیشود36%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
🤖 برای یاد گرفتن آشپزی، هزار کتاب آشپزی کافی نیست؛ باید کنار اجاق ایستاد و تمرین کرد. حالا یک شرکت برای آموزش رباتش آدم استخدام میکند تا هزاران بار لیوان را با دست بردارد و حرکتش را ثبت کند. دلیل اصلی این کار چیست؟
🧤 دادهی حرکت و نیروی دست در اینترنت بهصورت آماده پیدا نمیشود.34%
📜 قانون استفاده از ویدیوهای عمومی برای آموزش ربات را محدود کرده است.8%
📹 ویدیوهای اینترنتی وضوح و کیفیت کافی برای آموزش ربات ندارند.13%
🏷️ برچسب زدن دستی دادهها را سریعتر از روشهای خودکار آماده میکند.45%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none. The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100. Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 76 most recent posts we hold, published 17 July 2026 to 6 November 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Mentions
Named by 3 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.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
Power BI | تحلیل داده | SQL @PowerBI_ir · 22,016 Telegram ranks this channel #9 of 89 here — alongside 88 others — read 22 September 2026
Data Science | علم داده @DataScience_ir · 50,244 Telegram ranks this channel #9 of 92 here — alongside 91 others — read 25 August 2026
Machine Learning | یادگیری ماشین @MachineLearning_ir · 34,717 Telegram ranks this channel #14 of 90 here — alongside 89 others — read 3 September 2026
برنامه نویسی پایتون | هوش مصنوعی | دیتاساینس @persianovin_channel · 19,116 Telegram ranks this channel #21 of 90 here — alongside 89 others — read 4 October 2026
سازمان مهاجرتی R & K @RandKimmigrationgroup · 19,810 Telegram ranks this channel #23 of 67 here — alongside 66 others — read 30 September 2026
Vocab.coding @vocabcoding_insta · 75,919 Telegram ranks this channel #26 of 77 here — alongside 76 others — read 19 August 2026
هوش مصنوعی| علم داده @AILearnCamp · 20,971 Telegram ranks this channel #29 of 72 here — alongside 71 others — read 4 October 2026
هوش مصنوعی |یادگیری ماشین| علم داده @Ai_Tv · 26,424 Telegram ranks this channel #30 of 94 here — alongside 93 others — read 12 September 2026
آقای هوش مصنوعی @MrArtificialintelligence · 20,676 Telegram ranks this channel #31 of 94 here — alongside 93 others — read 26 September 2026
مجله هوش مصنوعی @HomeAI · 32,886 Telegram ranks this channel #38 of 91 here — alongside 90 others — read 5 September 2026
منابع پروپوزال،مقاله،پایان نامه @PAPhd · 63,815 Telegram ranks this channel #39 of 76 here — alongside 75 others — read 21 August 2026
هوش مصنوعی در پژوهش @AI_in_Research · 303,830 Telegram ranks this channel #43 of 92 here — alongside 91 others — read 19 August 2026
پایتون | Data Science | Machine Learning @Python4all_pro · 24,039 Telegram ranks this channel #47 of 91 here — alongside 90 others — read 16 September 2026
هوش مصنوعی | AI @AI_University · 31,962 Telegram ranks this channel #50 of 83 here — alongside 82 others — read 5 September 2026
اخبار هوش مصنوعی @Ai_NewsTv · 27,237 Telegram ranks this channel #51 of 88 here — alongside 87 others — read 10 September 2026
کتابخانه مهندسی کامپیوتر و پایتون @programmers_street · 30,906 Telegram ranks this channel #67 of 87 here — alongside 86 others — read 6 September 2026
کنکور ارشد کامپیوتر @Konkurcomputer · 49,769 Telegram ranks this channel #67 of 88 here — alongside 87 others — read 25 August 2026
موسسه بین المللی علوم نوبنیاد @iins_ir · 36,180 Telegram ranks this channel #71 of 94 here — alongside 93 others — read 8 September 2026
مرکز مشاوره دانشگاه تهران @UTcounseling · 24,645 Telegram ranks this channel #96 of 99 here — alongside 98 others — read 15 September 2026
This channel appears in 19 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 6 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“هوش مصنوعی - رضا شکرزاد” (@DSLanders), 12,695 subscribers as measured 6 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/DSLanders.
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.