Channel
@korneychukov
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
735subscribers
-10 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001472347430 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @korneychukov |
| Created | Between 1 April 2019 and 30 September 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 8 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/korneychukov |
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 20 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 75% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 14:38 | 735 | -3 |
| 10 Sept 2026, 09:00 | 738 | -3 |
| 31 Aug 2026, 04:57 | 741 | -1 |
| 24 Aug 2026, 03:44 | 742 | -1 |
| 16 Aug 2026, 06:03 | 743 | -3 |
| 7 Aug 2026, 22:37 | 746 | +1 |
| 7 Aug 2026, 09:18 | 745 | no change |
| 7 Aug 2026, 09:01 | 745 | first reading |
16 posts held, back to 9 May 2023 — 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 16 posts for this entry, the most recent from 28 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
214 reactions across 16 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 35.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 75 | 35.0% | |
| ❤ | 37 | 17.3% | |
| 💯 | 26 | 12.1% | |
| 🔥 | 26 | 12.1% | |
| 🤔 | 16 | 7.48% | |
| 😁 | 14 | 6.54% | |
| 🌚 | 7 | 3.27% | |
| 👎 | 5 | 2.34% | |
| 👏 | 4 | 1.87% | |
| 😢 | 3 | 1.40% | |
| 🍓 | 1 | 0.467% |
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 16 of the 16 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 214 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 9 May 2023 to 28 July 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.
Коллеги, даже если у вас поджимают сроки, пожалуйста - не пренебрегайте тестированием продукта, который у вас получается после всех интеграций ИИ в него) Иначе можно попасть в ситуацию, когда ваш поиск добавляет в быстрые ответы ваш же нейрослоп 👌 @korneychukov
😁6
Роберт Майлз в своем видеоблоге поднял интересный вопрос касательно недавнего взлома Huggingface. По словам OpenAI, взбунтовавшуюся модель специально тренировали на решение задач кибербезопасности, отчасти поэтому ей и удалось выйти из песочницы во внешний интернет. Казалось бы, раз она и так хороша в кибербезопасности - зачем ей потребовалось взламывать тестовую среду, если она могла просто решить все задачи? Одно…
👏4👍3🔥1
Тут на днях OpenAI рассказала, что одна из их моделей в процессе тестирования нашла дырку в тестовой среде, получила доступ во внешний интернет, и успешно нашла уязвимость в интерфейсе Huggingface, через которую утащила ответы заданий, на которых ее тестировали. Ситуация действительно беспрецедентная, как многие пишут: модель не просили искать уязвимости ни в системе OpenAI, ни в Huggingface, она сама решила, что эт…
👍7🔥2
На regulation.gov.ru вышел проект ФЗ "Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации". Далее в посте - мое понимание документа, но учтите - я не юрист, и что-то мог неверно проинтерпретировать или упустить. Основное нововведение - это новые обязанности для разработчиков систем ИИ (в документе выделяют также владельцев и операторов, но по большому…
👎5👍4😢2🔥1
Умные агенты - это Tiktok для программистов с дешевым дофамином В 2020 году, сидя на карантине в квартире, которую тогда снимали с друзьями, наткнулись на посты про новое приложение "Tiktok". Установили на планшет, запустили с мыслями "ну посмотрим, что за ерунду в соцсетях разгоняют" - и залипли на два часа, листая ленту. Это сейчас понятно, что такие приложения вызывают привыкание (вон, даже ЕС возбудился), но тог…
💯14❤8🌚2🔥1
Недавно разлетелась в масс-медиа картинка из исследования, с подписью вида «у России процент внедрения ИИ меньше 10», и постами в тоне, отстали мы навсегда, не будет у нас никакого ИИ. Заявления экстраординарные, и не стыкуются с реальностью, поэтому пришлось пойти проверять, а насколько это правда. В результате получилась хорошее упражнение по фактчекингу, решил и сюда выложить. Первоисточником картинки является ма…
👍12❤3
Новая статья от Anthropic про evals! Пока мы тут с вами откисали на праздниках, Anthropic сделали нам новогодний подарок, и выкатили крутой пост про измерение качества работы агентов. Как всегда, годнота с кучей практических советов, следование которым может сэкономить часы, потраченные на отладку и помочь понять, почему все перестало работать, хотя вчера работало нормально. Многие из них я видел раньше, но настоль…
👍9❤5💯3
Что бы не говорили про тексты на бумаге, они все еще остаются прекрасным «слепком» эпохи, напоминая как все выглядело в момент их создания. В середине 2024 Llama 405b и правда была на хайпе, и где она теперь? Удивительно, насколько быстро летит время Сама книга, кстати, пока нравится, создается ощущение что интервью про датацентры было скорее привлечением внимания к проблеме, написана вполне внятно и разумно. Полноц…
👍7🌚2🤔2🍓1
Наконец дошла книга от главного противника ИИ в медиапространстве, посмотрим насколько рациональными получились аргументы
🔥5🌚2😢1
Карго-культ и инженерия агентных систем Как и в любой быстро развивающейся области, в мире LLM копится опыт — и одновременно теряется способность этот опыт нормально систематизировать. Проблема старая (в классическом ML она тоже была), но сейчас она усугубляется двумя вещами: тотальной непрозрачности современных решений и крайней сложности воспроизводимости. Как проходили соревнования во времена Kaggle: - Решения ч…
❤10👍5
Token-Oriented Object Notation: экономия на спичках, или все-таки нет? На днях в одном из чатов про LLM увидел новый формат представления данных для промпта. Суть в следующем: давайте выкинем из JSON все ненужные отступы, кавычки и скобки, оставив только самую важную информацию. Меньше токенов потратим, и быстрее ответ пользователю дадим. В теории - идея крутая, надо брать. Но так ли хорошо это будет работать на де…
🤔6❤1👍1🔥1
В нашем мире уже не важно, насколько быстро ты узнал про новую LLM. Важно — насколько глубоко ты встроил её в свою работу. Самый наглядный здесь пример - разработка ПО. Программист, который до сих пор не использует ИИ - птица редкая, возможно даже невыездная. Все остальные можно условно разделить по уровням интеграции (частично навеяно конференцией ai-dev.live - если не смотрели, очень советую): - уровень 1 - Чат-б…
💯9❤3🌚1👍1🤔1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @korneychukov. 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.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Чуковский” (@korneychukov), 735 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/korneychukov.
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.