Channel

Генеративные Сети

@CyberMindFlowAI

On this record: Growth · Engagement · Posts · Cite this entry

271subscribers

-1 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID	-1002080086273
Type	Channel
Username	@CyberMindFlowAI
Created	Between 1 November 2023 and 15 March 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded	8 August 2026
Last confirmed live	24 August 2026
Measurements held	3
Confirmed unchanged	1 time, most recently 24 August 2026
On Telegram	t.me/CyberMindFlowAI

Growth

3 measurements spanning 17 days, net -1. 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 271–272 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
24 Aug 2026, 01:37	271	-1
8 Aug 2026, 08:48	272	no change
7 Aug 2026, 12:20	272	first reading

Engagement

20 posts held, back to 15 March 2024 — 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 pageof 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 19 March 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Recent posts

19 Mar 2025, 20:12 UTC813 viewsread 8 August 2026

▫️ Intuitive SQL for Data Analytics #посмотреть 11 часов теории и практики (PostgreSQL) - freeCodeCamp. Смотреть на YouTube ⏱️11 часов

30 Aug 2024, 09:33 UTC≈1,920 viewsread 8 August 2026

ClickHouse: полезные лайфхаки ClickHouse - это колоночная СУБД для OLAP (online-analytical processing). Большинство аналитиков, которых я знаю, в восторге от ClickHouse, хотя его администрирование имеет свои нюансы и подводные камни. В этой статье я расскажу, что такое ClickHouse и почему я считаю его идеально подходящим мощным инструментом для аналитики, а также поделюсь tips & tricks из моего опыта. Поехали. Чи…

15 Aug 2024, 16:28 UTC872 viewsread 8 August 2026

15 Aug 2024, 10:30 UTC≈7,380 viewsread 8 August 2026

1 Aug 2024, 15:16 UTC≈1,560 viewsread 8 August 2026

29 Jul 2024, 04:43 UTC885 viewsread 8 August 2026

24 Jul 2024, 13:33 UTC985 viewsread 8 August 2026

28 Jun 2024, 07:53 UTC≈1,110 viewsread 8 August 2026

Photo

Яндекс разработал и опубликовал библиотеку YaFSDP — собственное решение для ускорения обучения больших языковых моделей. При обучении LLM возникает проблема сложности вычислений и коммуникаций GPU в кластере. Большие расчёты должны синхронизироваться на разных видеокартах, а для этого сами устройства должны обмениваться информацией, чтобы не считать два раза одно и то же. Если GPU делают это неэффективно, то они тер…

16 Jun 2024, 21:29 UTC≈1,480 viewsread 8 August 2026

14 Jun 2024, 09:52 UTC738 viewsread 8 August 2026

Photo

Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3 YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: на…

11 Jun 2024, 21:04 UTC747 viewsread 8 August 2026

MLOps. Зачем он нужен и как с ним работать? Обзор полезных инструментов MLOps — это ответвление от DevOps, ряд практик и инструментов, характерных для ML-сферы. По ссылке гайд, рассказывающий о том, что это такое и зачем это нужно.

11 Jun 2024, 15:18 UTC963 viewsread 8 August 2026

Как использовать нейросети в обучении с подкреплением? В чем недостатки классических алгоритмов и как нейросети помогают их решить? Узнайте на открытом практическом уроке от OTUS, где мы разберем: - как реализовать алгоритм Q-learning на базе нейросети и что нам это даст; - различные виды функции потерь и реализацию для алгоритма DQN (Deep Q-learning); - дополнительные условия архитектуры нейросети, моделирующей по…

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @CyberMindFlowAI. 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 24 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Генеративные Сети” (@CyberMindFlowAI), 271 subscribers as measured 24 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/CyberMindFlowAI.

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.