Channel
@Linkov_ideas
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
69subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001740621664 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @Linkov_ideas |
| Description | Тут делюсь свежими околонаучными идеями и гипотезами о данных, людях и прочем |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 6 September 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/Linkov_ideas |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 00:31 | 69 | no change |
| 7 Aug 2026, 15:58 | 69 | first reading |
16 posts held, back to 6 February 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 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 16 posts for this entry, the most recent from 27 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Measured directly from 1 video 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.
29 reactions across 10 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 55.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 16 | 55.2% | |
| 👍 | 8 | 27.6% | |
| ❤ | 4 | 13.8% | |
| 💯 | 1 | 3.45% |
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 10 of the 16 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 29 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 6 February 2026 to 27 July 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.
«Горький урок» (The Bitter Lesson) — это знаменитое эссе ИИ-исследователя Рича Саттона (2019 год), суть которого сводится к одной простой мысли: любые попытки человека научить ИИ «человеческой логике» и заложить в него готовые знания всегда проигрывают простому масштабированию вычислений. Урок назван «горьким», потому что он жестко бьет по эго разработчиков. Ученым всегда хочется проявить смекалку: придумать сложные …
OpenAI - та самая, которая сделала ChatGPT, - продолжает колоться. Её новейшая ещё не выпущенная модель вместе с GPT-5.6 Sol участвовала в испытании на способности ко взлому. В какой-то момент управляющая программа искусственного интеллекта вырвалась из изолированной среды OpenAI, вышла в интернет и несколько дней атаковала Hugging Face - одну из крупнейших площадок для моделей и наборов данных искусственного интелл…
сравнение моделей по разным возможностям https://arena.ai/leaderboard
👍2
Распишите сценарии на черновике, взвесьте вероятности падения и успеха, отрежьте заведомо проигрышные ветки развития событий до того, как инвестируете в них реальное время и ресурсы. ### Главный инсайт: Станьте «Бутылочным горлышком» В архитектуре нейросетей есть понятие *Bottleneck* — узкое горлышко, через которое система прогоняет данные, чтобы отсечь мусор и оставить чистую суть. В грядущем мире ИИ будет генериров…
👍1
## Как предсказать «следующий токен» своей жизни: Руководство по выживанию в эпоху авторегрессии Мы живем в мире, который стремительно переписывается алгоритмами. Прямо сейчас большие языковые модели (LLM) предсказывают слова, беспилотники Tesla прогнозируют пиксели следующей секунды движения, а биологические нейросети вычисляют трехмерные координаты новых белков. В основе всего этого лежит один и тот же математическ…
👍2
Экономика растений: почему жизнь на Земле работает через обмен энергией Что общего между современной технологической платформой и корнями дерева? Почему растения платят бактериям «солнечной валютой»? И как под землей работает одна из самых древних распределенных систем на планете? Экономика растений: как энергия Солнца, бактерии и грибы построили жизнь на Земле Если посмотреть на лес глазами физика, биолога и экон…
🔥1
Но проблема в том, что именно азот часто становится лимитирующим фактором роста. Это как редкий компонент для производства микрочипов. Его может требоваться немного, но без него всё производство останавливается. Именно поэтому удобрения настолько сильно ускоряют рост растений. Грибы — логистическая инфраструктура леса Но бактерии — только часть системы. Есть еще грибы. И их роль настолько фундаментальна, что мно…
🔥2
Фактически вся известная жизнь на Земле — это сложная углеродная химия, работающая на энергии Солнца. Человечество научилось делать то, что раньше умели только бактерии На протяжении миллиардов лет количество доступного азота ограничивало рост жизни на Земле. А затем человек создал процесс Габера–Боша — промышленное производство аммиака из атмосферного азота. По сути, человечество построило искусственную систему …
🔥4
Давно сюда не писал, но взял в руки книжку по химии и понеслось…. Читайте далее про экономику растений :)
• Метформин (Metformin) или Берберин (Berberine): Снижает уровень сахара в крови и имитирует эффект голодания. Синклер принимает его пульсирующе (например, через день), чтобы организм не привыкал, и избегает приема в дни тяжелых тренировок. • Спермидин (Spermidine): Стимулирует аутофагию (очистку клеток от мусора) и защищает эпигеном. • Глицин (Glycine): Аминокислота (принимает около 5 грамм). Помогает правильному ме…
https://youtu.be/DnvWAP99r3Y?si=7w1ZQ1PRh9zNfE7P Вот полный и структурированный протокол всех ключевых идей, концепций и практических рекомендаций из интервью с доктором Дэвидом Синклером. 🧬 Главная теория: Почему мы стареем? • Информационная теория старения: Старение — это не просто «износ» организма. Это «кризис идентичности» клеток. ДНК — это цифровой код, а эпигеном — это аналоговая система (дирижер), которая ре…
❤2
🧬 Почему у нас почти нет неандертальской ДНК в X-хромосоме? Новое исследование генетиков дало неожиданный взгляд на то, как именно происходили отношения между Homo sapiens и неандертальцами. Известно, что наши виды скрещивались. Сегодня у большинства людей вне Африки есть 1–2% неандертальской ДНК. Но ученые обнаружили странную деталь. Когда они изучили X-хромосому современного человека, оказалось, что там почти п…
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @Linkov_ideas. 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.
Named by 1 registered channel — 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.
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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“А что там у Юры Линькова” (@Linkov_ideas), 69 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Linkov_ideas.
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.