Channel
@coreinfra
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
530subscribers
+67 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002357083807 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @coreinfra |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 3 September 2026 |
| Measurements held | 6 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 3 September 2026 |
| On Telegram | t.me/coreinfra |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 27 Aug 2026, 10:18 | 530 | +8 |
| 21 Aug 2026, 02:22 | 522 | +21 |
| 15 Aug 2026, 00:52 | 501 | +35 |
| 6 Aug 2026, 19:10 | 466 | +3 |
| 6 Aug 2026, 19:03 | 463 | no change |
| 6 Aug 2026, 02:20 | 463 | first reading |
20 posts held, back to 9 July 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 20 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
225 reactions across 18 posts, in 18 distinct kinds. The most used accounts for 32.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 73 | 32.4% | |
| 👍 | 39 | 17.3% | |
| ❤ | 38 | 16.9% | |
| 😁 | 28 | 12.4% | |
| 🎉 | 12 | 5.33% | |
| 🤯 | 7 | 3.11% | |
| 👏 | 5 | 2.22% | |
| 🤩 | 5 | 2.22% | |
| 👀 | 4 | 1.78% | |
| 🎅 | 3 | 1.33% | |
| 💯 | 2 | 0.889% | |
| 😭 | 2 | 0.889% | |
| 🫡 | 2 | 0.889% | |
| 🌚 | 1 | 0.444% | |
| 😈 | 1 | 0.444% | |
| 🤔 | 1 | 0.444% | |
| 🤨 | 1 | 0.444% | |
| 🤷♂ | 1 | 0.444% |
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 225 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 9 July 2026 to 6 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.
Мне спокойнее использовать Codex, потому что там есть нормальный sandbox в отличие от тех же OpenCode и Pi. К чему я это. Мы поддержали Responses API для deepseek-v4-flash. И теперь вы можете использовать его прямо из Codex. Для простоты настройки мы сделали скрипт который одной командой настроит codex для работы с CoreInfra AI Hub uvx --from git+https://github.com/CoreInfraAI/setup-codex setup-codex --api-key <yo…
🤩5❤4🔥4👍1
Две забавные мысли: Программа : циклы процессора ~= агент : токены. LLM-ки похожи на фаззеры тем, что и там, и там – мы понимаем механизм, но не понимаем, почему это работает, и в обоих случаях в сердце процесса compute go brrrr. LLM-ки – это фаззеры мыслительного процесса. Да-да, за таблетками уже иду 🙂 – @pgregory
😁7👍4
Объяснить я и сам могу. Мне очень нравится этот анекдот. Он буквально про агентов, которые готовы объяснить, что угодно, но не только про них. Хороший маркетолог расскажет, как строится рынок, разработает стратегию продвижения и объяснит, почему одно сработало, а другое нет. Но он не сможет что-то построить, строить и создавать могут только авторы продукта. Никто за основателя не придумает бренд, не сможет его напол…
😁4🔥3🎅1👍1💯1🤨1
Сегодня – лучшее время, чтобы вернуться к своим пет проектам. Есть у меня проект: "улицы Санкт-Петербурга", где я хочу обойти все улицы этого прекрасного города. Но как понять, что я действительно это сделал? Очевидно, нужно записывать GPS треки и сделать софтину, которая подскажет что осталось. В до-LLM времена, я как начинал думать, что нужно ресечить OpenStreetMap API, считать геометрию в WGS84, учиться маппить т…
🔥21👍5❤3👏3😈1😭1
Когда программируешь с агентами обычно нужно читать много кода и ревьюить коммиты. (ну если только ты не школьник-вайбкодер, хи-хи). Интересным вопросом является вопрос структурирования больших PR, об этом я думаю как-нибудь расскажет @pgregory, а @razmser мне подсказал классный тул, который рекомендую к использованию. revdiff супер прост в использовании, согласно документации буквально: Usage: revdiff [base] [ag…
👍6🔥3
Самое загадочное в больших языковых моделях – это то, что они все работают, несмотря на огромную разницу во всем. Dense, MoE, LatentMoE, все варианты attention (в т.ч. например Kimi Linear который вообще не совсем attention), все варианты функций активации, все варианты обучения – классический pretrain, JEPA-like цели, RL, все модальности – текст, сырое (!) аудио и картинки, видео, квантизация и дистилляция – все ра…
❤4👍3🤷♂1
Me too
Photo, posted without a caption
😁6👍3🔥1
Свежее выступление моего любимого поляка Фила Пизло про его проект, скромно названный Fil-C – самое интересное, что случилось в системном программировании за последний год. https://www.youtube.com/watch?v=5F-2Y1LPRek Ну и легкий троллинг Раста это всегда хорошо :-) – @pgregory
😁4👍2
Открытые китайские модели всё ближе подбираются к фронтиру. Сначала появился DeepSeek R1, удививший всех своей доступностью. Затем вышел GLM-5.2 — он лишь на полшага отстаёт от фронтирных моделей и сейчас особенно популярен для ревью кода. А недавно Moonshot AI представила Kimi K3 — уже полноценную фронтирную модель. В веб-разработке она показывает одни из лучших результатов. С сегодняшнего дня вы можете попробова…
🔥12👍2👏1
И опять контрэкземпл, но не там где ждали и не от AI. На этот раз с инвариантом свойства логарифма для Lua и PHP (кто бы сомневался). Утверждается, что если a>b>1, то логарифмы от x, где x>1 по основанию a и b будут строго меньше соответвующе. Но PHP и Lua получают обратный результат. Очень забавная находка и спойлер такой, что дело не в арифметике с плавающей точкой, это было бы достаточно скучно, дело в том, что…
😁4🔥2❤1👍1😭1
Работаю над CoreInfra AT1 и переодически сталкиваюсь с тем, что OpenAI считает это cybersecurity professional tool и отказывается работать. С одной стороны это приятно, поскольку действительно мы считаем AT1 лучшим и уникальным продуктом в сфере полносистемного семантического фаззинга и поиска ошибок, с другой доставляет некоторые неудобства. Сейчас спасает, что под боком в хабе есть китайские модельки, которые не …
🔥8🫡2👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @coreinfra. 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 6 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.
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 27 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“CoreInfra” (@coreinfra), 530 subscribers as measured 27 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/coreinfra.
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.