Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for red_mad_robot

Channel

red_mad_robot

@Redmadnews

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

11,453subscribers

-14 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-1001384682302
TypeChannel
Username@Redmadnews
Created11 January 2018measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded6 August 2026
Last confirmed live19 September 2026
Measurements held34
Confirmed unchanged1 time, most recently 19 September 2026
On Telegramt.me/Redmadnews

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 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% 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 why it has no browse page of its own yet.

Growth

11,40211,46711,434.56 August 2026 — 11,467 subscribers6 August 2026 — 11,467 subscribers7 August 2026 — 11,463 subscribers8 August 2026 — 11,464 subscribers9 August 2026 — 11,457 subscribers10 August 2026 — 11,453 subscribers11 August 2026 — 11,457 subscribers12 August 2026 — 11,455 subscribers14 August 2026 — 11,446 subscribers15 August 2026 — 11,447 subscribers16 August 2026 — 11,444 subscribers17 August 2026 — 11,441 subscribers18 August 2026 — 11,435 subscribers20 August 2026 — 11,434 subscribers21 August 2026 — 11,402 subscribers22 August 2026 — 11,422 subscribers24 August 2026 — 11,419 subscribers25 August 2026 — 11,421 subscribers26 August 2026 — 11,416 subscribers27 August 2026 — 11,411 subscribers28 August 2026 — 11,413 subscribers29 August 2026 — 11,427 subscribers30 August 2026 — 11,423 subscribers31 August 2026 — 11,425 subscribers1 September 2026 — 11,423 subscribers2 September 2026 — 11,420 subscribers3 September 2026 — 11,419 subscribers5 September 2026 — 11,423 subscribers9 September 2026 — 11,450 subscribers11 September 2026 — 11,456 subscribers13 September 2026 — 11,451 subscribers15 September 2026 — 11,446 subscribers17 September 2026 — 11,442 subscribers19 September 2026 — 11,453 subscribers11,4536 August 202619 September 2026
34 measurements spanning 44 days, net -14. 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 11,392–11,477 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 34
Measured (UTC)SubscribersChange
19 Sept 2026, 13:5811,453+11
17 Sept 2026, 03:3911,442-4
15 Sept 2026, 02:3811,446-5
13 Sept 2026, 12:4111,451-5
11 Sept 2026, 18:1811,456+6
9 Sept 2026, 02:4011,450+27
5 Sept 2026, 17:5611,423+4
3 Sept 2026, 18:3611,419-1
2 Sept 2026, 12:4511,420-3
1 Sept 2026, 13:1711,423-2
31 Aug 2026, 16:4211,425+2
30 Aug 2026, 16:3611,423-4
29 Aug 2026, 14:2511,427+14
28 Aug 2026, 11:4311,413+2
27 Aug 2026, 09:0411,411-5
26 Aug 2026, 05:4211,416-5
25 Aug 2026, 06:4611,421+2
24 Aug 2026, 06:4411,419-3
22 Aug 2026, 12:2411,422+20
21 Aug 2026, 00:5511,402first reading

Engagement

30 posts held, back to 16 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 44 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
8.28%
avg views ÷ 11,453 subscribers
Avg views / post
948
7 posts measured
Reaction rate
3.27%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
7
of 30 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 2 September 2026
Posts held30 (16 July 20262 September 2026)
Views total6,635
Reactions total217
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken3 Sept 2026, 00:05 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
2m 52s
Average length
57s

Measured directly from 3 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

855 reactions across 30 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 38.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
custom 521340299949743706732838.4%
custom 521113138270464969027832.5%
24929.1%

Custom emoji. 2 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them are Telegram’s.

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 30 of the 30 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 855 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 30 most recent posts we hold, published 16 July 2026 to 2 September 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

2 Sept 2026, 13:00 UTC506 views31 reactionsread 3 September 2026

Сделает ли ИИ нас глупее? 🤓 Учебный год начался, а вместе с ним вернулся старый спор на новых условиях: что вообще значит учиться, когда эссе, объяснение сложной темы или часть домашней работы можно за минуты передать ИИ? В новом выпуске 2ТОК вместе с @Ivan_Oseledets и @techsparks обсуждаем, как это меняет образование, мышление и науку. Смотрите на YouTube и VK ⚡️ ↗️ red_mad_robot

custom 521340299949743706712custom 5211131382704649690109

1 Sept 2026, 12:22 UTC759 views35 reactionsread 3 September 2026
Video

ИИ учит нас думать быстрее. Или думать меньше? Студенты всё чаще делегируют моделям часть мышления, учёные используют ИИ для поиска новых гипотез, а университеты пытаются понять, чему теперь вообще нужно учить человека. В новом выпуске 2ТОК говорим о том, где ИИ действительно усиливает обучение и исследования, а где — начинает менять наш способ мышления. В гостях Андрей Себрант, директор по стратегическому маркети

custom 52134029994974370671411custom 521113138270464969010

28 Aug 2026, 14:03 UTC≈1,090 views23 reactionsread 3 September 2026

А если хотите технических деталей реализации — в прошлом году мы выпустили большой кейс на Habr о том, как внедряли Daisy в платформу «план б.» от Билайна в такой же логике. ↗️ red_mad_robot

custom 52111313827046496908custom 521340299949743706787

28 Aug 2026, 13:32 UTC≈1,110 views41 reactionsread 3 September 2026
Photo

Нейрочату — год 😳 В 2025 году мы вместе с Билайном запустили «нейрочат билайн x Daisy» — кобрендинговый продукт с доступом к ведущим LLM для работы с текстами, файлами и медиа, встроенный прямо в приложение оператора. За это время: ✅ MAU вырос в 27 раз за четыре месяца: с 13 тысяч в январе до 384 тысяч к августу ✅ 1,6 млн зарегистрированных пользователей ✅ Каждый третий активный пользователь возвращается в течение

custom 52134029994974370671812custom 521113138270464969011

27 Aug 2026, 14:17 UTC≈1,160 views28 reactionsread 3 September 2026
File

ИИ уже меняет рынок труда. Вопрос — в чью пользу За два года доля вакансий, где от кандидата ожидают умения работать с генеративным ИИ, выросла в России в пять раз. При этом рынок постепенно переходит от идеи замещения человека к его усилению с помощью ИИ. В новом отчёте от Аналитического центра red_mad_robot разбираемся, что происходит с работой по обе стороны этого сдвига: куда движется капитал, как меняется спро

custom 521340299949743706711custom 521113138270464969098

26 Aug 2026, 16:51 UTC≈1,000 views30 reactionsread 3 September 2026

Что уже можно менять в SDLC, если команда работает с ИИ-агентами ИИ уже в разы ускоряет отдельные этапы разработки, а скорость интеграции результата внутри команды растёт медленнее. Поэтому следующий резерв эффективности лежит на уровне всего SDLC: структуры команд, зон ответственности человека, планирования, метрик и инфраструктуры. Собрали несколько практик из нашего опыта, которые позволяют двигать весь SDLC всл

custom 5213402999497437067129custom 52111313827046496909

25 Aug 2026, 16:20 UTC≈1,010 views29 reactionsread 3 September 2026
Photo

Что происходит с доступом к LLM в России За последний год российский рынок генеративного ИИ вырос в 4,5 раза, а потребление токенов в крупных компаниях — на 32 000%. При этом доступ к ведущим моделям по-прежнему во многом зависит от платёжных механизмов, юрисдикции и правил зарубежных провайдеров. ↗️ Этим летом уязвимость стала особенно заметна: OpenRouter, через который российские пользователи получали единый дост

custom 5213402999497437067129custom 52111313827046496908

20 Aug 2026, 15:07 UTC≈2,040 views53 reactionsread 3 September 2026
Photo

Запускаем Daisy Teams и открываем демо для самых быстрых Даже в крупных компаниях подключение сотрудников к LLM до сих пор может занимать месяцы. Поэтому мы собрали Daisy Teams — единый сервис, где команда работает с ведущими моделями, а бизнес управляет доступами и расходами. В одном кабинете можно: 📎 Подключать сотрудников и определять доступные им модели 📎 Работать с LLM без обхода блокировок и зарубежных спосо

20custom 521340299949743706718custom 521113138270464969015

19 Aug 2026, 12:30 UTC≈1,490 views28 reactionsread 3 September 2026

Кому достанется работа в мире ИИ? За год число вакансий в России упало на 36%, а соискателей стало только больше. В новом выпуске 2ТОК разбираемся, какую роль в этом действительно сыграл ИИ. Столкнули два взгляда: Алёны Владимирской, хедхантера с 20-летним опытом, и Александра Крайнова, директора по искусственному интеллекту Яндекса. Обсуждаем, почему джунов нанимают всё меньше и что будет с рынком через несколько

custom 5211131382704649690128custom 52134029994974370678

18 Aug 2026, 12:16 UTC≈1,430 views29 reactionsread 3 September 2026
Video

Завтра столкнём два взгляда на один из самых острых вопросов последних лет: что ИИ делает с рынком труда? В гостях Алёна Владимирская @vladimirskayaustavshie, главный хедхантер страны с 20-летним опытом, и Александр Крайнов, директор по искусственному интеллекту в Яндексе. Вместе разбираемся, где проходит граница между реальными последствиями от ИИ и проблемами, которые начались задолго до него. Смотрите завтра на

12custom 521113138270464969010custom 52134029994974370677

17 Aug 2026, 12:52 UTC≈1,580 views32 reactionsread 3 September 2026
File

Полнометражный фильм, который целиком сгенерировала нейросеть, обошёлся студии в $500 тысяч. Обычный фильм такого масштаба стоит около $50 миллионов. Это один из фактов, которые мы собрали в разборе рынка ИИ в креативных индустриях — по мотивам первого выпуска 2ТОК с Покрасом Лампасом и Денисом Димитровым. В документе разбираемся, кто уже зарабатывает на нейросетях миллиарды долларов и сколько стоит сгенерировать р

custom 521340299949743706713custom 5211131382704649690118

16 Aug 2026, 08:41 UTC≈1,380 views12 reactionsread 1 September 2026

Модели выдают свои рассуждения, агенты сами придумывают архитектуру: главное за неделю в ИИ Аналитический центр red_mad_robot рассказывает и комментирует главные новости индустрии за неделю с 10 по 14 августа 🟥Исследователи MATS Research, ELLIS Institute Tübingen, Max Planck и других организаций изучили уязвимость API современных моделей с рассуждениями. Некоторые модели передают скрытые рассуждения в виде зашифров

custom 521340299949743706763custom 52111313827046496903

Showing the 12 most recent of 30 posts we hold for @Redmadnews. 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.

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 14 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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“red_mad_robot” (@Redmadnews), 11,453 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Redmadnews.

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.