Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for عصر گویش | هوش مصنوعی

Channel

عصر گویش | هوش مصنوعی

@asrgooyeshpardaz

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Posts edited after publishing · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry

100,413subscribers

-1,014 since we began measuring on 5 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 100,000–316,228.

Register entry

Telegram ID-1001007186364
TypeChannel
Username@asrgooyeshpardaz
Descriptionمجله هوش مصنوعی عصر گویش 021 61931000
CreatedBetween 1 September 2015 and 31 December 2015 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live17 September 2026
Measurements held35
Confirmed unchanged1 time, most recently 17 September 2026
On Telegramt.me/asrgooyeshpardaz

Topic

Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 August 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 why it has no browse page of its own yet.

Growth

100,307101,427100,8675 August 2026 — 101,427 subscribers6 August 2026 — 101,427 subscribers6 August 2026 — 101,401 subscribers7 August 2026 — 101,377 subscribers8 August 2026 — 101,318 subscribers9 August 2026 — 101,301 subscribers10 August 2026 — 101,235 subscribers11 August 2026 — 101,240 subscribers12 August 2026 — 101,191 subscribers14 August 2026 — 101,149 subscribers15 August 2026 — 101,114 subscribers16 August 2026 — 101,061 subscribers17 August 2026 — 101,034 subscribers19 August 2026 — 100,949 subscribers19 August 2026 — 100,888 subscribers20 August 2026 — 100,809 subscribers22 August 2026 — 100,759 subscribers23 August 2026 — 100,734 subscribers25 August 2026 — 100,684 subscribers26 August 2026 — 100,667 subscribers26 August 2026 — 100,589 subscribers27 August 2026 — 100,549 subscribers28 August 2026 — 100,520 subscribers29 August 2026 — 100,515 subscribers31 August 2026 — 100,545 subscribers1 September 2026 — 100,521 subscribers1 September 2026 — 100,501 subscribers2 September 2026 — 100,438 subscribers4 September 2026 — 100,360 subscribers7 September 2026 — 100,307 subscribers10 September 2026 — 100,550 subscribers12 September 2026 — 100,555 subscribers14 September 2026 — 100,503 subscribers15 September 2026 — 100,515 subscribers17 September 2026 — 100,413 subscribers100,4135 August 202617 September 2026
35 measurements spanning 43 days, net -1,014. 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 100,139–101,595 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 35
Measured (UTC)SubscribersChange
17 Sept 2026, 19:39100,413-102
15 Sept 2026, 18:37100,515+12
14 Sept 2026, 03:58100,503-52
12 Sept 2026, 14:17100,555+5
10 Sept 2026, 09:18100,550+243
7 Sept 2026, 01:17100,307-53
4 Sept 2026, 07:18100,360-78
2 Sept 2026, 21:07100,438-63
1 Sept 2026, 21:25100,501-20
1 Sept 2026, 00:07100,521-24
31 Aug 2026, 00:33100,545+30
29 Aug 2026, 23:48100,515-5
28 Aug 2026, 23:13100,520-29
27 Aug 2026, 21:16100,549-40
26 Aug 2026, 23:43100,589-78
26 Aug 2026, 02:25100,667-17
25 Aug 2026, 02:06100,684-50
23 Aug 2026, 17:47100,734-25
22 Aug 2026, 00:23100,759-50
20 Aug 2026, 22:04100,809first reading

Engagement

240 posts held, back to 31 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 100 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
1.17%
avg views ÷ 100,413 subscribers
Avg views / post
1,170
139 posts measured
Reaction rate
0.453%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
139
of 240 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 130 of 139 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 23 September 2026
Posts held240 (31 July 202623 September 2026)
Views total162,766
Reactions total697
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken23 Sept 2026, 22:18 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

Photos
2,130
Videos
342
Links
1,960

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 23 September 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.

Video runtime
28m 35s
Average length
1m 04s

Measured directly from 27 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

1,050 reactions across 212 posts, in 34 distinct kinds. The most used accounts for 45.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
47745.4%
👍17416.6%
🔥10610.1%
👎817.71%
🤣615.81%
👏252.38%
❤‍🔥222.10%
🤯191.81%
🥴100.952%
🤔90.857%
🍌80.762%
🌭70.667%
😍50.476%
🥰50.476%
🆒40.381%
🥱40.381%
30.286%
💘30.286%
😡30.286%
😨30.286%
14 further kinds212.00%

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 225 of the 240 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 1,090 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 240 most recent posts we hold, published 31 July 2026 to 23 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

23 Sept 2026, 21:55 UTC157 views2 reactionsread 23 September 2026

🎙 شرکت NVIDIA مدل Nemotron 3 Diarization را ارائه کرد: تشخیص گوینده با ۱۰۰ میلیون پارامتر و وزن‌های باز شرکت NVIDIA مدل جدیدی برای تشخیص گوینده (Speaker Diarization) منتشر کرده که به پرسش «چه کسی، چه زمانی صحبت کرد» پاسخ می‌دهد — حتی وقتی چند نفر هم‌زمان حرف می‌زنند. این مدل هم روی صدای آفلاین و هم به‌صورت استریم زنده کار می‌کند. ✅ مشخصات کلیدی: · ۱۰۰ میلیون پارامتر با وزن‌های باز روی Hugging Face · مجوز OpenMDW-1

2

23 Sept 2026, 21:25 UTC240 views2 reactionsread 23 September 2026

🎙 مشکل واقعی دستیارهای صوتی: نفر بغلی که وسط حرف شما می‌پرد یک شرکت به نام Krisp که در زمینه حذف نویز فعالیت می‌کند، یک آزمون جدید ساخته تا بفهمد چرا سیستم‌های تشخیص گفتار در دنیای واقعی این‌قدر بد عمل می‌کنند. 🔍 چیزی که کشف کردند، ساده اما مهم است خیلی‌ها فکر می‌کنند مشکل اصلی نویز است؛ صدای کولر، ترافیک، کیبورد. اما این‌ها تقریباً حل شده‌اند. مشکل واقعی جای دیگری است: وقتی یک نفر دیگر در همان اتاق شروع به حرف زد

2

23 Sept 2026, 19:49 UTC443 views5 reactionsread 23 September 2026
Video

📌 شکست Ender Dragon با Jev و Astra در ۸ دقیقه و ۴۳ ثانیه یک توسعه‌دهنده با ترکیب مدل تصمیم‌گیری Jev و مدل GPT-6 Astra عاملی ساخته که Ender Dragon را در ۸ دقیقه و ۴۳ ثانیه شکست می‌دهد. هزینه اجرا ۰.۹۷ دلار بود. ⚙️ نحوه کار • مدل Astra هدف، آیتم‌های لازم و مسیر حرکت را تعیین می‌کند. • مدل Jev اقدام بعدی را انتخاب می‌کند؛ از حرکت و استخراج بلوک تا ساخت آیتم و مبارزه. • عامل از داده‌های بازی و کتابخانه Mineflayer اس

🆒3🌭1🍌1

23 Sept 2026, 19:39 UTC425 views4 reactionsread 23 September 2026

📌 مدل Cua-S1-4B-0.2 معرفی شد؛ مدلی کوچک برای کار با کامپیوتر تیم Cua مدل Cua-S1-4B-0.2 را معرفی کرد. به گفته سازنده‌ها، این اولین مدل تصمیم‌گیری چندوجهی است که با روش RLOO روی وظایف کار با کامپیوتر آموزش دیده است. در این آموزش، مدل فقط وقتی پاداش می‌گیرد که وظیفه را کامل انجام دهد. این مدل یک مدل تصمیم‌گیری است و متن تولید نمی‌کند. در هر مرحله از بین گزینه‌های مشخص، یک اقدام را انتخاب می‌کند. از نظر فنی، دو آداپتور

3👏1

23 Sept 2026, 19:26 UTC431 views2 reactionsread 23 September 2026

👾 معرفی RRSI: خودبهسازی بازگشتی قاعده‌مند برای عامل‌های هوش مصنوعی پژوهشگرانی از گوگل، دانشگاه استنفورد، دانشگاه UNC و دانشگاه واشینگتن روش جدیدی به نام RRSI (خودبهسازی بازگشتی قاعده‌مند) معرفی کرده‌اند که برای بهبود بخش «هارنس» (harness) عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. هارنس مجموعه‌ای از پرامپت‌ها، مدیریت زمینه، ابزارها و منطق کنترلی است که اطراف مدل اصلی قرار می‌گیرد. 📉 مشکل چیست؟ روش‌های رایج برای بهبود خودک

2

22 Sept 2026, 19:47 UTC≈1,110 views3 reactionsread 23 September 2026

📌 شرکت OpenAI مدل‌های GPT-6 Sol و Luna را معرفی کرد شرکت OpenAI خانواده GPT-6 را گسترش داد و دو مدل جدید Sol و Luna را معرفی کرد. این مدل‌ها با همان روش‌های مدل پرچم‌دار Astra آموزش دیده‌اند، اما برای کارهای روزمره با عامل‌ها، کدنویسی و دقت واقعیت، با هزینه بسیار کمتر طراحی شده‌اند. 💡 💰 قیمت‌های API نصف شد قیمت‌ها نسبت به تعرفه تبلیغاتی GPT-5.6 ۵۰٪ کاهش یافته است: • مدل Sol: ورودی از ۴ به ۲ دلار، خروجی از ۲۰ به ۱

3

22 Sept 2026, 16:42 UTC≈1,030 views2 reactionsread 23 September 2026

🚀 مدل Claude Opus 5.5: قوی‌تر، ارزان‌تر، ایمن‌تر شرکت Anthropic از Claude Opus 5.5 رونمایی کرد؛ اولین مدل از خانواده جدید Claude 5.5. این مدل عملکردی هم‌سطح با Fable 5.1 دارد، اما هزینه اجرای آن ۴۰٪ کمتر از Opus 5 است. 📊 عملکرد: • مهاجرت ۶۸۰ هزار خط کد در کمتر از یک روز — کاری که یک تیم مهندسی چند هفته طول می‌کشید • ممیزی پایگاه کد ۲۰۰ هزار خطی در ۳ ساعت (در مقابل بیش از ۲۰ ساعت برای Opus 5) • بهینه‌سازی زمان بارگ

🔥2

22 Sept 2026, 16:40 UTC730 views1 reactionsread 23 September 2026

🤖 فاولر: از کارایی LLMها شکایتی ندارم، از رفتارشان بدم می‌آید مارتین فاولر، یکی از تأثیرگذارترین چهره‌های مهندسی نرم‌افزار، در یادداشتی با عنوان «I don't like LLMs» (من مدل‌های زبانی بزرگ را دوست ندارم) به نقد رفتار این ابزارها پرداخته است. فاولر در این یادداشت تأکید می‌کند که مشکلش با کارایی مدل‌های زبانی نیست. او حتی از جسیکا کر نقل می‌کند: «نه تنها مفیدند، بلکه استفاده نکردن از آنها غیرمسئولانه است. هم دقیق‌ترند

👍1

22 Sept 2026, 16:38 UTC675 views3 reactionsread 23 September 2026

🚀 مدل‌های Qwen 4 رسماً در کنفرانس Apsara معرفی شدند کمپانی علی‌بابا در کنفرانس سالانه Apsara (رویداد ابری علی‌بابا) از خانواده مدل‌های Qwen 4 رونمایی کرد. این مدل‌ها با معماری نسل جدید در حال آموزش هستند و به‌زودی در دسترس قرار می‌گیرند. 🔹 چهار مدل در این خانواده: 🔸 مدل Qwen-4-Max: مدل پرچم‌دار و قدرتمندترین نسخه 🔸 مدل Qwen-4-Flash: نسخه پرسرعت برای کارهای حساس به تأخیر 🔸 مدل Qwen-4-Plus: نسخه متعادل با پشتی

1💯1🔥1

22 Sept 2026, 16:24 UTC663 viewsread 23 September 2026

🌐 زیرساخت و دواپس 📦استاندارد CNAB: استاندارد بسته‌بندی اپلیکیشن‌های توزیع‌شده استاندارد CNAB یک استاندارد باز برای بسته‌بندی، نصب و مدیریت اپلیکیشن‌های توزیع‌شده است. برخلاف Helm که فقط برای Kubernetes ساخته شده، CNAB روی هر محیطی کار می‌کند: Kubernetes، ماشین مجازی، محیط لبه، سرور محلی و ابرهای عمومی. این استاندارد در سال ۲۰۱۹ با همکاری مایکروسافت، داکر، هشی‌کورپ و Bitnami معرفی شد. فلسفه‌اش ساده است: یک اپلیکیشن

22 Sept 2026, 05:30 UTC911 views2 reactionsread 23 September 2026

📚 معرفی awesome-jev: فهرست جامع منابع و پروژه‌های Jev مخزن awesome-jev یک فهرست منتخب از برنامه‌ها، کتابخانه‌ها، ابزارها و پژوهش‌های ساخته‌شده با Jev است — مدل «System One» شرکت TypeSafe AI که به‌جای تولید متن، تصمیم‌های نوع‌دار (typed decisions) با احتمال کالیبره‌شده برمی‌گرداند. 🔹 مدل Jev چیست؟ مدل Jev یک مدل ترنسفورمری است، اما مدل زبانی بزرگ از نوعی که تاکنون می‌شناختیم، نیست. شما وضعیت برنامه و مجموعه‌ای از پ

2

22 Sept 2026, 05:18 UTC707 views2 reactionsread 23 September 2026
Photo

💊 آیا استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها منجر به کاهش مرگ و میر می‌شود؟ در این نمودار، مراکز درمانی که از هوش مصنوعی به طور فعال‌تری استفاده می‌کنند، میزان مرگ و میر کمتری را نشان می‌دهند. اما در اینجا، مهم است که ارتباط را با علت اشتباه نگیریم. شاید این موضوع فقط به فناوری مربوط نباشد. بیمارستان‌هایی که بودجه بیشتری دارند، معمولاً کارکنان بیشتری، تجهیزات مدرن‌تری دارند و همزمان، بیشتر احتمال دارد که از هو

2

Showing the 12 most recent of 240 posts we hold for @asrgooyeshpardaz. 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.

Posts edited after publishing

@asrgooyeshpardaz edited 6 posts after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.

An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.

First edit seen
17 August 2026
Most recent edit
18 September 2026

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

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 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.

Channels Telegram recommends alongside this one

Telegram’s own answer, not this register’s. When this register asks Telegram’s API what is similar to this channel, this is the list it returns, in the exact order Telegram returns it — never re-sorted by subscribers or by anything else this register measures. The relationship, and the order, are Telegram’s; we record them and date them, and make no claim of our own about which of these channels actually resemble this one.

کانال تکنولوژی هوش مصنوعی
@roidbest · 1,644,807
#1
‌ Do You Know | مجله ™
@razcom · 1,232,708
#2
iRo Proxy | پروکسی
@iRoProxy · 7,897,583
#3
melobit | ملوبیت
@melodio · 2,218,294
#4
هوش مصنوعی [ AI ]
@iFutureAI · 43,413
#5
هوش مصنوعی | تکنولوژی
@Farda_Ai · 768,409
#6
Digiato | دیجیاتو
@Digiato · 113,507
#7
TechTube 𝕏 تک توب
@TechTube · 75,552
#8
جادی | Jadi
@jadivarlog · 103,048
#9
AI_Tools
@persian_aitools · 2,093
#10
مجله هوش مصنوعی
@HomeAI · 32,815
#11
تکنولوژی،خبری،هوش مصنوعی،
@ITSecurityComputer · 174,682
#12
InstaSave
@instasave_channel · 350,288
#13
School of AI
@schoolofai · 11,178
#14
SmartEra Blog
@smartera_academy_ai · 472
#15
DeepMind AI Expert
@AI_DeepMind · 15,619
#16
هوش مصنوعی | AI
@AI_University · 32,401
#17
Peivast | پیوست
@peivast · 9,162
#18
آکادمی آیولرن | هوش مصنوعی و برنامه نویسی
@aiolearn · 160,614
#19
Recommender system
@Recomendersystem2023 · 4,575
#20
هوش مصنوعی |یادگیری ماشین| علم داده
@Ai_Tv · 26,564
#21
Meysam
@ai_person · 3,603
#22
Ai Events️
@AI_Events · 5,887
#23
هوش مصنوعی
@ai_inf · 5,124
#24
آقای هوش مصنوعی
@MrArtificialintelligence · 20,747
#25
DLeX: AI Python
@ai_python · 21,404
#26
هوش مصنوعی با صفاکرم SafaGPT
@safagpt · 6,739
#27
NiazCom | ترفند ™
@niazcom_ir · 367,542
#28
دستاوردهای یادگیری عمیق(InTec)
@pytens · 9,875
#29
ترفند آموزش تکنولوژی و فناوری
@CEngineer93 · 101,264
#30
اخبار هوش مصنوعی
@Ai_NewsTv · 27,479
#31
Silicon Brain | جامعه هوش مصنوعی
@silicon_brain · 7,714
#32
هفته‌نامه شنبه
@shanbemag · 6,766
#33
هوش مصنوعی | محمد زمانی
@Mohammad_zammani · 11,414
#34
DM board | دی‌ام برد رسانه بازاریابی
@DMboard · 15,567
#35
Tensorflow(@CVision)
@cvision · 15,121
#36
Mr ChatGPT
@mrchatgpt_ir · 15,241
#37
Data Science | علم داده
@DataScience_ir · 50,088
#38
هوشیو | رسانه تخصصی هوش مصنوعی
@hooshio · 4,349
#39
Data world with Mina
@datalook_ir · 4,146
#40
فناوری فوری📡
@IT_Fouri · 53,166
#41
کالی بویز | ترفند | تکنولوژی
@Kaliboys · 28,778
#42
مسعود انصاری | دیتا ساینس ، پرفورمنس مارکتینگ ، دیجیتال مارکتینگ
@masoodansari · 7,364
#43
هوش مصنوعی برای همه / AI4You
@AI4You_IR · 4,344
#44
کار و کسب، عادل طالبی 📌
@kar_kasb · 18,615
#45
Ali's Notes
@css_nlp · 1,059
#46
Machine learning application (Kartal)
@Machinelearning_Kartal · 2,718
#47
رویدادهای هوش مصنوعی
@eventai · 10,579
#48
OpenCV | Python
@OpenCV_olc · 9,877
#49
mrai.ir | آقای هوش مصنوعی
@mraiir · 1,545
#50
Computer & IT Engineering
@Computer_IT_Engineering · 188,764
#51
ابزارهای دیجیتال مارکتینگ | گاماس‌گاماس
@gamasgamas_com · 1,376
#52
Python Forever
@PythonForever · 130,985
#53
Quera
@quera_ir · 25,560
#54
اخبار هوش مصنوعی | AI
@AI_UniversityNews · 13,348
#55
AI with Parissan 🤖🦾
@AIwithParissan · 1,714 (as read 24 August 2026)
#56
Dev Tweet
@tweetdev · 968
#57
شبکه و امنیت،تکنولوژی،هوش مصنوعی
@Netwo0rk · 52,767
#58
• AI & Python •
@AIPyth0n · 22,068
#59
BITGRAPH | آموزش گرافیک و هوش مصنوعی
@bitgraph · 16,608
#60
یکتانت | Yektanet
@yektanet · 2,985
#61
Machine Learning | یادگیری ماشین
@MachineLearning_ir · 34,380
#62
برنامه نویسی | پایتون
@Pythoni_Developers · 75,374
#63
آموزش برنامه نویسی و هوش‌مصنوعی | Max academy
@max_academy · 70,407
#64
آیوتک|هوش مصنوعی|تکنولوژی
@aiotech_channel · 3,777
#65
آکادمی ربوتک
@robotech_academy · 4,024
#66
دانشگاه صنعتی شریف
@Sharif_prm · 38,589
#67
آهنگیفای
@ahangify · 4,227,722
#68
مووی کاتیج
@CottageOrg · 799,794
#69
Zoomit | زومیت
@thezoomit · 131,342
#70
VPN CLUB
@wbnet · 229,099
#71
Zoomg | زومجی
@myzoomg · 85,746
#72
IRCF | اینترنت آزاد برای همه
@ircfspace · 96,110
#73
متخصص وردپرس | پوینا
@poinair · 27,955
#74
DevTwitter | توییت برنامه نویسی
@devtwitter · 31,994
#75
وب آموز
@webamoozir · 116,272
#76
Milad Nouri(ツ) میلاد نوری
@miladnourichannel · 27,394
#77
اخبار تلگرام - فارسی
@tg_ir · 14,553
#78
Geek Alerts
@geekalerts · 19,110
#79
وقایع :: آذری‌جهرمی
@azarijahromi · 40,470
#80
Paskoocheh | پس‌کوچه
@paskoocheh · 126,041
#81
آموزش نوشتن ربات تلگرام
@HowCreateBot · 2,840
#82
حافظه تاریخی
@hafezeye_tarikhi · 142,185
#83
Black Security Team
@Black_Security · 63,929
#84
🐍 Python & Raspberry 🐍
@raspberry_python · 7,355
#85
FaceAi
@FaceAi_Tm · 27,326
#86
Proxy MTProto
@proxymtproto · 11,940,791
#87
Proxy MTProto | پروکسی
@telmtproto · 2,527,004
#88
چهارراه کامپیوتر
@charrahecomputer · 35,652
#89

Read from Telegram’s recommendation API, most recently 24 August 2026. Telegram holds a list like this for a small and growing share of the register — how this is measured, and why most channel pages show nothing here.

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.

راز پرش / هوش مصنوعی
@razeparesh · 22,672
Telegram ranks this channel #8 of 62 here — alongside 61 others — read 20 September 2026
هوش مصنوعی [ AI ]
@iFutureAI · 43,413
Telegram ranks this channel #13 of 89 here — alongside 88 others — read 28 August 2026
آکادمی آیولرن | هوش مصنوعی و برنامه نویسی
@aiolearn · 160,614
Telegram ranks this channel #20 of 86 here — alongside 85 others — read 24 August 2026
هوش مصنوعی | AI
@AI_University · 32,401
Telegram ranks this channel #29 of 83 here — alongside 82 others — read 5 September 2026
علی سیاه کلاه | Ali Siahkolah
@alisiahkolah · 30,467
Telegram ranks this channel #52 of 75 here — alongside 74 others — read 18 September 2026

This channel appears in 5 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 17 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“عصر گویش | هوش مصنوعی” (@asrgooyeshpardaz), 100,413 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/asrgooyeshpardaz.

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.