Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for AI/ML Ready | Нейросети

Channel

AI/ML Ready | Нейросети

@neuro_ready

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

13,115subscribers

+1,295 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.

Register entry

Telegram ID-1002537147515
TypeChannel
Username@neuro_ready
CreatedBetween 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live18 September 2026
Measurements held31
Confirmed unchanged1 time, most recently 18 September 2026
On Telegramt.me/neuro_ready

Topic

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 11 September 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

11,82013,11512,467.57 August 2026 — 11,820 subscribers8 August 2026 — 11,820 subscribers10 August 2026 — 11,834 subscribers11 August 2026 — 12,111 subscribers12 August 2026 — 12,330 subscribers13 August 2026 — 12,372 subscribers14 August 2026 — 12,397 subscribers16 August 2026 — 12,420 subscribers17 August 2026 — 12,482 subscribers18 August 2026 — 12,582 subscribers19 August 2026 — 12,664 subscribers20 August 2026 — 12,715 subscribers21 August 2026 — 12,746 subscribers22 August 2026 — 12,772 subscribers24 August 2026 — 12,792 subscribers25 August 2026 — 12,825 subscribers26 August 2026 — 12,827 subscribers27 August 2026 — 12,844 subscribers28 August 2026 — 12,825 subscribers29 August 2026 — 12,838 subscribers30 August 2026 — 12,883 subscribers31 August 2026 — 12,888 subscribers1 September 2026 — 12,885 subscribers2 September 2026 — 12,881 subscribers4 September 2026 — 12,878 subscribers7 September 2026 — 12,879 subscribers10 September 2026 — 13,062 subscribers12 September 2026 — 13,087 subscribers14 September 2026 — 13,093 subscribers15 September 2026 — 13,105 subscribers18 September 2026 — 13,115 subscribers7 August 202618 September 2026
31 measurements spanning 41 days, net +1,295. 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 11,626–13,309 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 31
Measured (UTC)SubscribersChange
18 Sept 2026, 01:1913,115+10
15 Sept 2026, 23:3713,105+12
14 Sept 2026, 09:1813,093+6
12 Sept 2026, 15:3613,087+25
10 Sept 2026, 12:3913,062+183
7 Sept 2026, 07:4012,879+1
4 Sept 2026, 12:2012,878-3
2 Sept 2026, 20:3612,881-4
1 Sept 2026, 16:2312,885-3
31 Aug 2026, 17:1512,888+5
30 Aug 2026, 20:4712,883+45
29 Aug 2026, 19:5412,838+13
28 Aug 2026, 16:4612,825-19
27 Aug 2026, 14:0412,844+17
26 Aug 2026, 17:0812,827+2
25 Aug 2026, 20:1812,825+33
24 Aug 2026, 16:5812,792+20
22 Aug 2026, 22:4412,772+26
21 Aug 2026, 12:2712,746+31
20 Aug 2026, 15:0212,715first reading

Engagement

48 posts held, back to 25 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 53 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
10.2%
avg views ÷ 13,115 subscribers
Avg views / post
1,340
13 posts measured
Reaction rate
1.02%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
13
of 48 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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 2 September 2026
Posts held48 (25 July 20262 September 2026)
Views total17,445
Reactions total178
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken2 Sept 2026, 22:04 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

Video runtime
20s
Average length
10s

Measured directly from 2 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

726 reactions across 48 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 38.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍27638.0%
22330.7%
🔥19927.4%
🤝101.38%
👎91.24%
😁91.24%

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 48 of the 48 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 726 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 48 most recent posts we hold, published 25 July 2026 to 2 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

2 Sept 2026, 08:12 UTC703 views11 reactionsread 2 September 2026
Photo

🐱 Отличная статья на Habr для тех, кто хочет вырасти в: проектировании надежных ИИ-агентов и сложных автономных систем! В этой статье: • разбор эволюции агентных систем от простыx LLM-цепочек к структурированным архитектурам (Workflow agents) и управляемому многослойному стеку; • практические примеры паттернов исполнения (Sequential, Parallel, Loop) и изоляции зон ответственности ИИ-компонентов; • сравнение современ

🔥53👍3

1 Sept 2026, 13:12 UTC841 views9 reactionsread 2 September 2026

Создаем веб-интерфейс для демонстрации и проверки ML-модели с помощью Streamlit Разработчикам и заказчикам трудно оценивать работу модели машинного обучения через консоль или Jupyter Notebook. Фреймворк Streamlit позволяет превратить скрипт на Python в полноценный интерактивный веб-дашборд за несколько минут без знания HTML и JavaScript. Мы напишем и запустим локальное приложение, позволяющее изменять параметры в ре

👍43🔥2

1 Sept 2026, 11:12 UTC898 views9 reactionsread 2 September 2026
Photo

Уже очевидно, что ВАЙБКОДИНГ — главный навык ближайших лет Посмотрите сами. ИИ уже забирает на себя работу целых команд: пишет код, закрывает задачи джунов и позволяет стартапам запускать продукты в 2–3 раза меньшим составом. То, на что раньше нужны были несколько разработчиков, сегодня всё чаще делает один человек с ИИ-агентами. И это только начало. Те, кто освоит вайбкодинг сейчас, смогут быстрее запускать проект

👎8👍1

1 Sept 2026, 08:12 UTC953 views13 reactionsread 2 September 2026
Photo

📂 Шпаргалка по использованию нейросети для синхронизации продукта и разработки! Когда продукт и разработка по-разному понимают цели, требования и термины, ИИ может помочь быстро найти расхождения и привести информацию к единому формату. На картинке 7 способов использовать нейросеть: от перевода бизнес-целей в технические задачи и уточнения требований до создания общего словаря, структурирования документации, оценки з

🔥6👍43

31 Aug 2026, 17:38 UTC≈1,010 views12 reactionsread 2 September 2026

Кластеризуем пользователей и понижаем размерность данных с помощью t-SNE и UMAP. Многомерные профили пользователей с десятками признаков невозможно наглядно оценить и разбить на сегменты вручную. Алгоритмы t-SNE и UMAP сжимают высокое количество измерений до 2D-плоскости, сохраняя локальные и глобальные связи между объектами. Мы построим рабочий конвейер понижения размерности для визуализации паттернов поведения пол

4👍4🔥4

31 Aug 2026, 08:12 UTC≈1,150 views9 reactionsread 2 September 2026
Photo

🐱 Крутая статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: понимании ключевых трендов и оркестрации ИИ-агентов! В этой статье: • разбор перехода от базовых чат-ботов к автономному Agentic AI и концепции "интеллекта репозиториев" (Claude Code, Copilot, Cursor); • практическое применение открытых протоколов Model Context Protocol (MCP) и Agent2Agent (A2A) для связи моделей с внешними базами и инструментами; • перех

👍43🔥2

28 Aug 2026, 16:20 UTC≈1,570 views13 reactionsread 2 September 2026

Быстро классифицируем тональность отзывов с помощью логистической регрессии Использование тяжелых языковых моделей для базовой сортировки фидбека часто неоправданно дорого и медленно. Логистическая регрессия в связке с TF-IDF векторизацией позволяет обрабатывать тысячи текстовых отзывов в секунду на обычном процессоре. Мы соберем компактный пайплайн классификации текста для автоматического выявления негатива. Для в

👍54🔥4

28 Aug 2026, 08:12 UTC≈1,560 views13 reactionsread 2 September 2026
Photo

🐱 Занимательная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: внедрении генеративного AI в enterprise-инфраструктуру! В этой статье: • разбор 5 ключевых трендов GenAI 2026 года — от перехода к компактным узкоспециализированным моделям (SLM) до создания автономных ИИ-агентов; • практическая архитектура взаимодействия ИИ с внутренними базами данных компании через единый прокси-слой; • финансовые и инфраструктур

👍54🔥4

27 Aug 2026, 07:12 UTC≈1,710 views20 reactionsread 2 September 2026
Video

👍 Scribe — AI для автоматического создания пошаговых инструкций! Запускаете запись и выполняете нужные действия на компьютере — Scribe автоматически фиксирует шаги, делает скриншоты и добавляет текстовые пояснения, формируя структурированный гайд. Готовую инструкцию можно отредактировать, дополнить комментариями и скрыть конфиденциальные данные. 📌 Оставляю ссылочку: scribe.com 🚪 AI Ready | #нейросеть

👍96🔥5

26 Aug 2026, 07:12 UTC≈1,710 views23 reactionsread 2 September 2026
Photo

📂 Шпаргалка по кросс-проверке архитектурных решений с помощью нейросети! ИИ может выступать в роли критического ревьюера, помогая находить слабые места, риски и неочевидные альтернативы ещё до внедрения решения. На картинке 7 шагов проверки: от формулировки архитектуры и поиска рисков до сравнения подходов, проверки требований, оценки эксплуатационных аспектов и стресс-тестирования. Сохрани, чтобы не потерять! 🚪 A

👍10🔥6🤝61

25 Aug 2026, 13:12 UTC≈1,790 views14 reactionsread 2 September 2026

Дообучаем легкую модель MobileNetV3 под собственную задачу классификации кадров Тяжелые нейросети не подходят для запуска на смартфонах из-за высокого потребления памяти и нагрузки на батарею. Архитектура MobileNet специально оптимизирована под мобильные процессоры за счет использования разделяемых сверток. Мы дообучим классификатор на базе предобученных весов MobileNetV3 в PyTorch для запуска на мобильных устройств

6👍4🔥4

25 Aug 2026, 07:12 UTC≈1,740 views10 reactionsread 2 September 2026
Photo

🐱 Полезная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: выборе оптимальных алгоритмов и оптимизации ML-моделей под продакшен! В этой статье: • практическое сравнение оптимизаций трансформеров (FlashAttention, Performer) для обработки длинных контекстов без перегрузки GPU; • критерии выбора нейроморфных систем и квантованных моделей (INT8/FP16) для ресурсоограниченных edge-устройств; • разбор применимости ква

5👍3🔥2

Showing the 12 most recent of 48 posts we hold for @neuro_ready. 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.

Mentions

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

“AI/ML Ready | Нейросети” (@neuro_ready), 13,115 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuro_ready.

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.