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
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)
Subscribers
Change
18 Sept 2026, 01:19
13,115
+10
15 Sept 2026, 23:37
13,105
+12
14 Sept 2026, 09:18
13,093
+6
12 Sept 2026, 15:36
13,087
+25
10 Sept 2026, 12:39
13,062
+183
7 Sept 2026, 07:40
12,879
+1
4 Sept 2026, 12:20
12,878
-3
2 Sept 2026, 20:36
12,881
-4
1 Sept 2026, 16:23
12,885
-3
31 Aug 2026, 17:15
12,888
+5
30 Aug 2026, 20:47
12,883
+45
29 Aug 2026, 19:54
12,838
+13
28 Aug 2026, 16:46
12,825
-19
27 Aug 2026, 14:04
12,844
+17
26 Aug 2026, 17:08
12,827
+2
25 Aug 2026, 20:18
12,825
+33
24 Aug 2026, 16:58
12,792
+20
22 Aug 2026, 22:44
12,772
+26
21 Aug 2026, 12:27
12,746
+31
20 Aug 2026, 15:02
12,715
first reading
Engagement
48 posts held, back to 25 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 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 2 September 2026
Posts held
48 (25 July 2026 – 2 September 2026)
Views total
17,445
Reactions total
178
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 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
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
276
38.0%
❤
223
30.7%
🔥
199
27.4%
🤝
10
1.38%
👎
9
1.24%
😁
9
1.24%
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.
🐱 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…
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…
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…
📂 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…
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…
🐱 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…
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…
🐱 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…
👍 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
📂 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…
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…
🐱 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
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.
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.