Channel
@big_ledovsky
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,043subscribers
+177 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001700113579 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @big_ledovsky |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 6 September 2026 |
| Measurements held | 10 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 6 September 2026 |
| On Telegram | t.me/big_ledovsky |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 6 Sept 2026, 08:01 | 2,043 | +5 |
| 2 Sept 2026, 07:47 | 2,038 | +33 |
| 30 Aug 2026, 07:43 | 2,005 | +17 |
| 27 Aug 2026, 15:44 | 1,988 | +23 |
| 24 Aug 2026, 16:53 | 1,965 | +93 |
| 21 Aug 2026, 00:55 | 1,872 | +2 |
| 17 Aug 2026, 23:32 | 1,870 | +3 |
| 8 Aug 2026, 03:00 | 1,867 | +1 |
| 7 Aug 2026, 15:32 | 1,866 | no change |
| 7 Aug 2026, 13:55 | 1,866 | first reading |
12 posts held, back to 29 June 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 12 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
221 reactions across 11 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 52.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 115 | 52.0% | |
| 🎉 | 31 | 14.0% | |
| ❤ | 25 | 11.3% | |
| 💯 | 16 | 7.24% | |
| 😁 | 13 | 5.88% | |
| 😱 | 12 | 5.43% | |
| custom 5431815452437257407 | 2 | 0.905% | |
| 👾 | 2 | 0.905% | |
| 🤔 | 2 | 0.905% | |
| 🤯 | 2 | 0.905% | |
| 🌚 | 1 | 0.452% |
Custom emoji. One row above is a 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 count beside it is 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 11 of the 12 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 221 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 29 June 2026 to 7 August 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.
⚡Могу рассказать где я работаю Один из самых частых, вопросов, которые я получал - как мы называемся Ну, наконец-то можно перестать ходить на конференции с шильдиком NDA! 😄 https://www.spot.uz/ru/2026/08/04/listee/
🎉31🔥10❤3
Правда жизни про поиск После того, как на конференции вы вдохновились очередным докладом про супер-пупер нейронку для поиска, может сложиться впечатление, что поиск - уже решенная задача Вот вам простой пример, что это не так 😄 Запрос: "гермомешок 50л". Можете посмотреть как с ним справляются крупные ecom площадки. Ozon, Avito, Amazon, Ebay. Все выдают гермомешки неправильных размеров (Авито кстати меньше всех!) …
🔥9💯7❤3😁1
Какое-то время сидел на Opus 5 как на основной модели в Claude Code. Понял, что страдаю 🦶 Агент тратит много времени на простые задачи, выдает полотна ненужной информации и прочее. В итоге, на сложных проектах переключился на Fable, на простых вернулся на Opus 4.8 (если не знаете как - /model claude-opus-4-8) Пошел смотреть что пишут другие, у других людей 🫁 тоже много негатива раз два Тем временем Boris Cherny в …
❤3👾2🔥2
Marimo побеждает Streamlit в нашей команде К моему удивлению. Потому что сам я два раза пробовал пересесть на Marimo, и оба раза не выдерживал из-за неудобного UI Вообще, marimo - это современная альтернатива jupyter ноутбукам. Еще у него есть режим публикации, который позволяет делать хорошие интерфейсы, по функционалу примерно как стримлит. Т.е. на нем можно сделать смотрелку предсказаний, или тестовый интерфейс…
🔥3❤1
2-го августа будет конфа UrbanML. Собираюсь сам и могу порекомендовать вам. — 18 докладов по RecSys, NLP, антифроду и агентным системам, выступления специалистов из MTS Web Services, ВТБ, «Звук», Wildberries, Альфа-Банка и других компаний. После основной части — спортивные активности (мастер-класс по баскетболу, настольный теннис и ИИ-шахматы) нетворкинг и афтепати. Вход бесплатный, но нужна регистрация (на площад…
🔥4custom 54318154524372574072
Про Wispr Flow Вот уже какое-то время пользуюсь Wispr Flow. Это приложение, которое ставится на Mac и на iPhone и распознаёт голос. Идея этого приложения в том, что оно добавляет ваш контекст 🧠 Не очень понимаю, как это работает, но по идее оно должно видеть, где вы пишете, что вы пишете, какие используете слова и использовать их при распознавании. Спойлер, все не совсем так Я слышал про Wispr Flow и про его анало…
❤5🔥4💯2
Бенчмарки - это как собеседования Есть люди, которые их замечательно проходят, а потом нифига не работают 🙂 Посмотрим что будет с Kimi K3 PS. Если что, заявка очень серьезная. На данный момент открытые модели идут во втором эшелоне и заметно отстают
😁12💯6🔥4🤔1🤯1
Традиционно пишу в этом блоге про походы. В этом году пошел на сплав с Силой Территории. Очень хорошая компания. И главное у нее классное комьюнити тех, кто с ними ходит. Нетворк хороший короче 🙂 На самом деле для меня день дейоффа и три дня в байдарке - все что нужно для счастья. Прошли в районе Ржева по Волге, немного, километров 50. Ну, много и не нужно. Читайте также Прошлогодний байдарочный поход в Киргизии
🔥31
Сомнительные действия со стороны Хабра 🤔 Непонятно зачем. От каких рисков они хотят защитится, удаляя неофициальный датасет на котором люди учат модели. Только негативно настроят против себя сообщество, которое их хлеб. Кто-нибудь кстати Хабр читает еще? Его репутация как места, где с позором выгоняли за плохие статьи, уже очень давно потеряна 🏄♂
Вот такую писюльку получил 5 минут назад. Нахуй Хабр. Не пишите туда, не читайте его. Датасет я не закрою, пока они не соизволят написать нормальное письмо. После этого сделаю приватным, если кому-то будет нужен - пишите в личку. А лучше скачайте сейчас.
😱12🤔1🤯1
Люблю Дорофеева за философский подход к продуктивности. Для меня он как-то пропал из инфоповестки последнее время. Рекомендую свежий подкаст, если вам тоже такое заходит. Джун: не использует техники продуктивности, вокруг пожары Мидл: обмазан миллионом техник продуктивности, пожаров нет, но очень тревожный и результаты не выдающиеся Мастер: не использует никаких техник, достигает выдающихся результатов естественно…
❤7🔥3💯1
Прохожу новый курс Начал проходить Стэнфордский курс Language Modeling from Scratch Моя цель - проходить по два курса в год. Зимой я проходил курс по программированию на CUDA, теперь вот учусь обучать LLM с нуля. ➡️ Мысль за этим следующая. Во-первых, чтобы хорошо делать свою работу, нужно иметь знания на 1-2 уровня глубже чем используешь в повседневной деятельности. Во-вторых, в части задач я все-таки рассчитываю…
🔥45❤3🌚1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @big_ledovsky. 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.
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.
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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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 6 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Big Ledovsky | AI изнутри” (@big_ledovsky), 2,043 subscribers as measured 6 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/big_ledovsky.
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.