Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Beyond the LLM 🌓

Channel

Beyond the LLM 🌓

@beyondTheLLM

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

32subscribers

+6 since we began measuring on 11 September 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002064860664
TypeChannel
Username@beyondTheLLM
DescriptionЛС: @bilikikili LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nikitakluchikov/
Created31 October 2023measured — dated from the channel’s first post
First recorded12 September 2026
Last confirmed live12 September 2026
Measurements held3
On Telegramt.me/beyondTheLLM

Growth

26322911 Sept 2026, 19:47 — 26 subscribers12 Sept 2026, 20:37 — 32 subscribers12 Sept 2026, 21:22 — 32 subscribers11 Sept 2026, 19:4712 Sept 2026, 21:22
3 measurements spanning 1 day, net +6. 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 25–33 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Sept 2026, 21:2232no change
12 Sept 2026, 20:3732+6
11 Sept 2026, 19:4726first reading

Engagement

20 posts held, back to 31 October 2023the 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.

ERR · 30 days
244.8%
avg views ÷ 32 subscribers
Avg views / post
78.3
3 posts measured
Reaction rate
4.22%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 20 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 2 of 3 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 11 September 2026
Posts held20 (31 October 202311 September 2026)
Views total235
Reactions total7
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Sept 2026, 21:22 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
11
Links
14

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 September 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.

Reaction mix

777 reactions across 18 posts, in 21 distinct kinds. The most used accounts for 23.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍18623.9%
🔥16020.6%
👌15019.3%
🐳8510.9%
💯709.01%
❤‍🔥496.31%
303.86%
🆒81.03%
😱70.901%
🥰70.901%
🤝50.644%
🤯40.515%
🍓30.386%
🤔30.386%
🎉20.257%
👻20.257%
🤮20.257%
👾10.129%
😁10.129%
🙉10.129%
1 further kind10.129%

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 18 of the 20 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 777 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 31 October 2023 to 11 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

11 Sept 2026, 18:05 UTC43 views4 reactionsread 12 September 2026
Photo

#собесы Разбор кейса с System Design интервью 🎯Задача: Есть система трекинга показателей здоровья пожилых людей. Надо спроектировать AI-агента, который на основе этих метрик советует специалистов или направления активности. Пример: Пользователь пишет: «У меня болит голова» Система должна: 1. задать уточняющие вопросы 2. собрать контекст оценить потенциальный риск 3. предложить дальнейшее действие Например: посов

❤‍🔥2👍1🔥1

10 Sept 2026, 12:31 UTC123 views3 reactionsread 12 September 2026

🫪Сегодня с @oudser выступаем в качестве спикеров у @M0rtyMerr🐺

🤯2👾1

10 Sept 2026, 12:30 UTC69 viewsread 12 September 2026
Forwarded from @m0rtymerr_channel

Релокация в сентябре 2026 / Где лучше пожить после выборов 10 сентября в 19:15 на стриме послушаем отчет про 10+ стран для релокации из первых рук. Обосновавшиеся там айтишники расскажут про бонусы и недостатки их стран, помогут определиться с выбором для осеннего отдыха: • как легализоваться • че с картами, деньгами и ценами • климат, неожиданные приколы, локальное сообщество Друзья, не очень люблю продавать страх

20 Jul 2026, 10:25 UTC149 views3 reactionsread 12 September 2026

❔ Почему Vision-Language Models пока не заменили Computer Vision Каждый раз, когда выходит новая Vision-Language Model, появляются одни и те же заявления: 👎 «YOLO умер.» 👎 «Классический Computer Vision больше не нужен.» 👎 «Одна VLM заменит весь vision pipeline.» За несколько лет работы над production-системами Computer Vision я пришёл к другому выводу. 👍 VLM действительно великолепны, когда задача открытая. Нужно

👍3

22 Jun 2026, 07:15 UTC129 views3 reactionsread 12 September 2026
Forwarded from @cryptovaleriiPhoto

На infra.conf 2026 Яндекс рассказал про Dev Cluster — штуку, которая должна была появиться давно. Это динамическое распределение GPU-ресурсов внутри их ML-платформы. Суть следующая: ML-инженер за пару кликов получает контейнер с нужной GPU-конфигурацией — без заявок, без ожидания, без "Игорь,ты уже два года не возвращаешь битки ты уже два дня не трогаешь свою ГПУ, отдай". Говорят, ресурсы доступны за секунды. Главн

1🔥1🙉1

16 May 2026, 15:10 UTC127 views5 reactionsread 12 September 2026
Forwarded from @prodcastUSA

Как разработчик с 20-летним опытом потерял работу, купил трак для вывоза мусора, но вернулся в IT с оффером $500K в год В новом выпуске поговорила с Романом Пушкиным (@roman_estados_unidos) — Staff AI Engineer, бывшим разработчиком Cisco, Atlassian и SAP, который 11 лет живет и работает в Кремниевой долине. Поговорили о рынке труда, сокращениях, AI, проваленных интервью, потере веры в найм и том, как Роман перепако

👍31🍓1

19 Apr 2026, 15:14 UTC126 views8 reactionsread 12 September 2026

❓Что такое Clawdrain? 😳Это атака типа Resource Amplification, нацеленная на автономных агентов (вроде тех, что работают в AutoGPT, OpenClaw или кастомных LangChain-фреймворках). В отличие от тупого спама запросами, Clawdrain использует протокол «сегментированной верификации». Хакер подбрасывает агенту задачу (через Indirect Prompt Injection в PDF или на веб-странице), которая вводит его в бесконечный, но логически

🔥4🤔2🤝2

21 Mar 2026, 12:02 UTC135 views12 reactionsread 12 September 2026
Photo

❓Как и где искать решение при проектировании и реализации ML-систем? На практике эффективные подходы редко рождаются «с нуля»: они собираются из уже существующих идей, экспериментов и ограничений. Поэтому вместо того чтобы сразу писать код, полезнее сначала понять, где искать сигналы — в исследованиях, готовых реализациях и реальных кейсах — и как превратить их в решение, подходящее именно под вашу задачу. Когда ст

💯43👍3🍓2

11 Mar 2026, 05:25 UTC131 views10 reactionsread 12 September 2026
Photo

💡 Создать или купить: open-source или коммерческое решение? ❓В разработке ML-систем и инфраструктуры почти всегда возникает один и тот же вопрос: строить решение внутри компании или использовать готовый продукт? Представьте продукт уровня Slack. В нем есть функция распознавания речи для аудиозвонков и генерации субтитров. Но ключевая ценность Slack — текстовая коммуникация, а не голосовые звонки. При этом требовани

3👍3🔥3🤗1

8 Mar 2026, 05:46 UTC600 views8 reactionsread 12 September 2026
Photo

😳Фатальная ошибка при проектировании ML-систем, которую делают почти все Многие инженеры начинают с решения, а не с проблемы. В результате они тратят время на модели и фичи, не понимая, что на самом деле нужно бизнесу. Я недавно написал об этом в LinkedIn, с примером из книги ML System Design Валерия Бабушкина и Арсения Кравченко. Читать полный пост и разбор: https://goo.su/Mgmb9T

3👍2🔥2🤝1

4 Mar 2026, 11:57 UTC678 views117 reactionsread 12 September 2026

Claude Opus 4.6 за час решил задачу, над которой Дональд Кнут бился неделями 🤖Очередное доказательство тому, что AI ничего сам по себе не заменяет. Он усиливает. 🔬Великие теоремы — фермо́вские, гипотезы, сложные доказательства — не появляются из воздуха. За ними стоят люди с десятилетиями насмотренности, интуицией, пониманием контекста и чувством, где вообще копать. Если у вас есть условные Кнут и Стапперс, и вы да

👌42🐳20👍19💯19🔥10❤‍🔥7

3 Oct 2024, 10:57 UTC690 views4 reactionsread 12 September 2026

🗞 Недавно прочитал статью 21го года: Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects Она приятна тем, что она понятная. Если я могу её прочитать и понять, моё настроение сразу улучшается, и для меня это критерий хорошей статьи😅 📊 В ней описан простой подход к созданию синтетического контроля. Ситуация такая: мы хотим оценить эффект какого-то вмешательства, но полноценного А/В-те

👍2🔥1🤝1

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @beyondTheLLM. 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 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.

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

“Beyond the LLM 🌓” (@beyondTheLLM), 32 subscribers as measured 12 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/beyondTheLLM.

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.