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 13 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
14 measurements spanning 61 days, net +3,712. 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”.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Oct 2026, 17:55
3,964
-32
1 Oct 2026, 03:55
3,996
-56
16 Sept 2026, 08:00
4,052
-48
13 Sept 2026, 00:20
4,100
-23
8 Sept 2026, 20:39
4,123
-59
3 Sept 2026, 11:40
4,182
-13
27 Aug 2026, 23:34
4,195
-1
24 Aug 2026, 17:05
4,196
-2
20 Aug 2026, 14:47
4,198
-3
17 Aug 2026, 22:12
4,201
+2,117
14 Aug 2026, 17:18
2,084
+1,783
8 Aug 2026, 08:02
301
no change
8 Aug 2026, 06:01
301
+49
7 Aug 2026, 19:39
252
first reading
Engagement
19 posts held, back to 29 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 19 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
1m 42s
Average length
34s
Measured directly from 3 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
299 reactions across 19 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 34.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤🔥
102
34.1%
👍
94
31.4%
💯
79
26.4%
👎
20
6.69%
custom 5231154211000950256
2
0.669%
custom 5262495450648300372
1
0.334%
custom 5819127949558812112
1
0.334%
Custom emoji. 3 of the rows above are 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 counts beside them are 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 19 of the 19 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 299 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 29 July 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.
Telegram Stars
Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 19 we hold a reading for · 5%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @Ai_Synora. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 19 most recent posts we hold for this entry, published 29 July 2026 to 7 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
😂 Claude Code случайно удалил все файлы пользователя
Парень попросил Claude Opus 5 создать резервную копию. Агент записал её не в ту папку, а затем выполнил команду удаления и написал: «Извините, опечатка».
Пользователь назвал это самым смешным и болезненным моментом в истории взаимодействия с ИИ.
Мораль: даже с самыми продвинутыми моделями бэкап лучше проверять руками.
@AI_Synora
📈 ByteDance тренирует модель на 10 трлн параметров
По данным Financial Times, владелец TikTok разрабатывает ИИ-модель с параметрами до 10 трлн — почти в 3,6 раза больше, чем у Kimi K3 (2,8 трлн) . Для сравнения: Anthropic Mythos 5 оценивают в ~8 трлн, Fable 5 — в ~5 трлн .
Сейчас модель на стадии pre-training — процесс занимает 3–6 месяцев, затем последует дообучение . Команда Seed насчитывает около 2000 сотруднико…
🧠 Демис Хассабис уходит с поста CEO Google DeepMind
Сооснователь DeepMind передаёт операционное управление и становится председателем Google DeepMind, а также главным научным руководителем Alphabet. Он сосредоточится на AGI и биомедицинских прорывах через Isomorphic Labs.
«Мы подошли к переломному моменту в истории человечества. AGI уже совсем близко».
@AI_Synora
ИИ улучшает ИИ лучше людей
Система Locus от Intology дообучила модель и обошла Qwen3-1.7B, настроенный людьми: 51,6% против 49,4%.
Агенты работали до 100 часов на кластере (вместо обычных 10), бюджет — 4500 H100-часов.
Процесс:
— параллельный запуск гипотез;
— отказ от слабых направлений;
— масштабирование лучших решений.
Каждую конфигурацию запускали только один раз — серьёзное ограничение, но результат показыва…
🎬 Flux 3 вышел - видео, аудио и картинки в одном боте
Black Forest Labs выпустила мультимодальную модель Flux 3 с публичным доступом через API и партнёров . Генерирует видео до 20 секунд с синхронизированным звуком .
Возможности:
— текстовый запрос или картинка на вход ;
— продолжение видео с последнего кадра — до 4 секунд исходника;
— несколько сцен и ракурсов в одном ролике ;
— сложные надписи в кадре ;
— диалоги…
🔥 ИИ приводит к выгоранию
Психотерапевт Ник Санчес из Кремниевой Долины, работающий с топ-менеджерами бигтеха, заметил тревожный тренд: ИИ-инструменты ускоряют выгорание
Агентам и ботам проще делегировать задачи, поэтому специалисты ведут по 4-5 проектов одновременно. Это рассеивает внимание - приходится погружаться в несколько очень разных тем. Мозг к такому не готов.
Парадокс: для борьбы с выгоранием Санчес сове…
🔍 В Yandex AI Studio появился инструмент для анализа поведения ИИ-агентов
Теперь в интерфейсе AI Studio можно отслеживать работу агентов с помощью трейсов - сигнала, который показывает всю цепочку принятия решений модели.
Что это дает:
— видно весь путь выполнения агента (от пользовательского запроса до финального ответа);
— сохраняется контекст каждого шага: промпты, ответы модели и вызовы инструментов;
— проще на…
😂 Создатель «Гравити Фоллз» затроллил Сэма Альтмана
Глава OpenAI поделился лайфхаком: подключить ChatGPT к семейным календарям, чтобы бот каждое утро генерировал подкаст про интересы детей по дороге в школу.
В ответ пришёл Алекс Хирш - создатель «Гравити Фоллз» - с предложением вместо этого просто разговаривать с детьми.
@AI_Synora
💸 AI-фонд потерял две трети за месяц до свадьбы
Хедж-фонд Situational Awareness 24-летнего Леопольда Ашенбреннера за июль просел на 67% - с $45 млрд до ~$15 млрд. Причина: агрессивные ставки на ИИ-акции с огромным кредитным плечом. Когда рынок пошёл вниз, кредиторы потребовали обеспечение, и фонд экстренно закрывал позиции.
Ещё недавно фонд показывал +439% с начала года. После обвала остался в плюсе примерно на 80%…
📉 ИИ-хедж-фонд потерял почти 70% активов за несколько дней
По сообщениям СМИ, хедж-фонд Situational Awareness, основанный бывшим сотрудником OpenAI Леопольдом Ашенбреннером, столкнулся с резким падением стоимости активов после снижения рынка ИИ.
Что известно:
— фонд использовал значительное кредитное плечо — на каждый $1 собственного капитала привлекалось еще $3–4 заемных средств;
— после падения рынка большую част…
🧪 Google представила Science One для проверки научных исследований
Google показала экспериментальный фреймворк Science One, который строит исследования по принципу Chain of Evidence - каждое утверждение должно быть подтверждено конкретным источником.
Система работает в три этапа:
1. Анализирует до 100 полнотекстовых научных работ и строит граф источников.
2. Параллельно проверяет несколько гипотез и вариантов реали…
❤🔥3👍3💯3
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @Ai_Synora. 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.
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 7 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Synora | Искусственный интеллект” (@Ai_Synora), 3,964 subscribers as measured 7 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Ai_Synora.
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.