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@GeekNewsHada
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,153subscribers
+17 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001236270699 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @GeekNewsHada |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/GeekNewsHada |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 13:56 | 2,153 | +8 |
| 9 Aug 2026, 14:12 | 2,145 | +9 |
| 6 Aug 2026, 06:16 | 2,136 | no change |
| 6 Aug 2026, 05:31 | 2,136 | first reading |
29 posts held, back to 4 August 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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. It is computed over the 7 of 29 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 29 (4 August 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 24,364 |
| Reactions total | 7 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 16:56 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.
7 reactions across 6 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 42.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 3 | 42.9% | |
| 🔥 | 3 | 42.9% | |
| 🤩 | 1 | 14.3% |
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 7 of the 29 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 7reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 29 most recent posts we hold, published 4 August 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.
AMD, 모델을 실리콘에 새기는 AI 칩 스타트업 Taalas 인수 - AMD가 모델 가중치를 실리콘에 직접 새기는 Taalas를 인수해 Nvidia가 주도하는 고성능 추론 시장 공략을 강화함 - TSMC 6nm 공정의 모델 전용 칩 HC1은 Meta Llama 3.1 8B를 초당 16,960토큰으로 처리해 발표 당시 Nvidia GPU보다 48배, Cerebras 가속기보다 8.5배 빨랐음 - 2세대 HC2는 칩당 200억 파라미터를 목표로 하며, 파이프라인 병렬화로 가중치를 분산하면 가속기 50개로 1조 파라미터 모델을 지원할 수 있음 - AMD는 Instinct 기반 Helios 랙에서 GPU가 연산량이 큰 프롬프트 처리를, Taalas 기반 가속기가 토큰 생성을 맡는… https://news.hada.io/topic?id=32224
🤩1
LLM은 ‘점프’할 수 없다 - 현재 생성형 AI는 데이터에서 규칙을 찾는 귀납(Induction) 과 주어진 공리에서 결과를 도출하는 연역(Deduction) 은 빠르게 기계화하고 있지만, 감각 경험에서 새로운 설명과 공리로 넘어가는 귀추(Abduction) 의 ‘점프’는 수행하지 못한다는 입장임 - Einstein의 일반상대성이론은 당시 Newton 역학이 관측 데이터와 거의 완벽하게 맞아 압축해야 할 오차 신호 자체가 거의 없었던 발견이며, Mercury의 근일점 이동조차 새 행성 ‘Vulcan’으로 설명하려 했기 때문에 ‘창의성=데이터 압축’만으로는 발견 과정을 설명하기 어렵다고 봄 - Einstein이 1907년 떠올린 등가원리(Equivalence Principle) 는 관측 데이터를 통계적으로 일반화하거나 기존 전제에서 연역한 …
👍2
Qwen3.8 Max, Agentic Index 종합 1위 - Qwen3.8 Max가 도구 사용·계획·자율성·복합 문제 해결을 측정하는 Artificial Analysis Agentic Index에서 종합 최고 모델로 평가됨 - Agentic Index는 특정 역량과 산업별 성능을 측정하는 Capability Indices 중 하나로, 총 24개 모델을 비교함 - 별도 지표인 Intelligence Index v4.1.1은 GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1 등 9개 평가를 결합하며 비용·소요 시간·출력 토큰도 함께 비교함 - 모델 외에도 코딩 에이전트, 이미지·영상·음성, 개방성, API 속도·지연 시간과 제공자별 엔드포인트 정확도를 독립적으로… https://news.hada.io/topi…
🔥1
Muse Code와 Muse Spark 1.2 공개 - Meta가 대규모 저장소에서 계획 수립부터 코드 작성·검증까지 수행하는 터미널 코딩 에이전트 Muse Code 베타와 기반 모델 Muse Spark 1.2를 공개함 - 세션 내내 유지되는 여러 비동기 백그라운드 에이전트가 정보 수집과 후속 작업을 분담해 지연과 사용자 개입을 줄임 - 모델 호출·도구 실행·승인·편집을 로컬 이벤트 로그에 기록해 실행을 정확히 재생하며, 충돌 후에도 중단 지점부터 이어가는 재시작 안전 런타임을 구현함 - Muse Spark 1.2는 코딩 훈련 연산량과 환경 다양성을 확대하고 Muse Code와 공동 훈련했으며, 계획·목표 … https://news.hada.io/topic?id=32213
마리오가 파레토를 만나다 - Mario Kart 8의 드라이버·차체·타이어·글라이더 조합을 다목적 최적화 문제로 보면, 파레토 전선으로 열등한 선택지를 제거할 수 있음 - 속도와 가속력 모두에서 다른 후보에 밀리면 지배당한 선택지가 되며, 어느 후보에도 완전히 지배당하지 않는 조합이 파레토 전선을 구성함 - 고유한 속도·가속력 특성을 지닌 585개 빌드는 파레토 전선을 적용하면 14개의 효율적인 선택지로 줄어듦 - 미니 터보를 더하면 3차원으로 확장할 수 있지만, 차원이 늘어날수록 파레토 전선도 일반적으로 기하급수적으로 커져 선택이 어려워짐 - 파레토… https://news.hada.io/topic?id=32208
Zed DeltaDB 얼리 액세스 - DeltaDB는 커밋 사이의 작업 과정까지 기록하고, 각 변경을 이를 만든 대화와 연결하는 버전 관리 시스템임 - 모든 편집에 안정적인 식별자를 부여해 코드가 변화해 온 어느 시점으로든 되돌아갈 수 있음 - 코드 변경과 에이전트 대화를 양방향으로 연결해 코드 한 줄에서 관련 대화를 찾거나, 메시지에서 영향을 받은 코드로 이동할 수 있음 - 작업 트리를 가상화해 실행 도중을 포함한 어느 시점에서든 사실상 비용 없이 새 에이전트 브랜치를 만들 수 있음 - 커밋과 푸시 전에 동료가 진행 중인 작업에 참여해 에이전트와 대화하거나… https://news.hada.io/topic?id=32195
🔥1
프롬프트로 프로토타입은 만들 수 있어도, 안목까지 만들 수는 없다 - 생성형 AI로 누구나 빠르게 완성품처럼 보이는 결과물을 만들 수 있게 됐지만, 무엇을 만들고 무엇을 버릴지 결정하는 안목과 판단력은 오랜 비평과 반복적인 교정을 통해 형성됨 - AI도 피드백을 통해 개선되지만, 점수를 높이는 방향으로 학습하는 것과 낯선 문제에서도 판단 근거를 찾는 내적 감각을 갖추는 것은 서로 다름 - 44명이 AI와 인간의 그림 20점을 구분한 실험에서는 정답률이 동전 던지기보다 조금 높은 수준이었고, 같은 AI 그림도 인간의 작품이라고 알려주면 복잡성·새로움·모호성 평가가 유의하게 높아졌음 … https://news.hada.io/topic?id=32223
👍1
100배 저렴한 오픈 모델로 검색에서 GPT-5.6 Sol 능가하기 - Castform으로 강화학습 후처리한 4B 오픈 소스 모델이 GPT-5.6 Sol과 같은 수준의 검색 정확도를 달성하면서 비용은 100분의 1로 낮춤 - 에이전트 검색은 한 번의 임베딩 검색에서 여러 차례 계획·검색하는 방식으로 진화했으며, GPT-5.6 Sol 기반 다중 턴 검색은 요청당 10초 이상·약 0.03달러가 들어 비용과 지연이 커짐 - Castform은 문서·제품 기록·지원 자료·고객 상호작용·운영 데이터에서 질문과 정답을 생성하고, 검색 도구와 보상 함수를 결합해 모델을 강화학습 후처리함 - Neon은 원문 저장부터 합성 데이터 생성, 학습 롤아… https://news.hada.io/topic?id=32204
🔥1
Shitty - 이상한 이름이지만 진지한 터미널 에뮬레이터 - C++23으로 작성. 낮은 지연 시간, 빠른 시작, 예측 가능한 자원 사용을 목표로 만든 터미널 에뮬레이터 - 터미널 상태를 CPU에 유지하고 셀을 네이티브 컴퓨트 백엔드(Linux는 Vulkan, macOS는 Metal)로 렌더링 - Apple 실리콘 MacBook에서 100MB를 GUI로 출력하는 벤치마크(모든 터미널을 동일 조건으로 정렬)에서 가장 빠른 처리량 기록 - 출력 가능한 ASCII 스크롤 경로에서 wall time 0.81s / 처리량 약 118 MiB/s로, alacritty(0.96s), kitty(1.28s), ghostty(1.49s)보다 앞섬 - 랜덤 바이트(파서 최악 상황, 전체… https://news.hada.io/topic?id=32222
Discovery Loop - Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le, Oriol Vinyals의 Discovery Loop는 반복적인 실험 과정을 AI로 자동화해 과학·공학 연구 속도를 높이고 결과물의 양과 품질을 개선하는 시스템을 개발함 - 프런티어 AI 모델과 대규모 컴퓨팅 인프라로 실험을 제안·실행·평가하고 결과에서 학습하며, 수천 개의 실험을 병렬 수행해 반복 시간을 단축함 - 초기에는 머신러닝 연구·엔지니어링 자동화에 집중해 자체 기술 스택을 최적화한 뒤 다른 분야로 확장할 계획임 - Chip과 하드웨어 인프라부터 소프트웨어 인프라, ML 모델, 제품까지… https://news.hada.io/topic?id=32186
Google DeepMind 리더십 개편: Demis Hassabis는 의장으로, Jeff Dean은 퇴사 - AI 연구와 제품 개발을 가속하기 위해 Google DeepMind 리더십을 개편하고, Demis Hassabis는 일상 운영에서 물러나 AGI·과학 전략에 집중함 - Hassabis는 Google DeepMind 의장·Alphabet 수석과학자를 맡고 Isomorphic Labs도 계속 이끌며, 모델·연구 조직과 Alphabet의 글로벌 AGI 전략을 자문함 - 기존 CTO이자 Google 수석 AI 아키텍트인 Koray Kavukcuoglu가 Google DeepMind SVP로 승진해 Gemini 모델, Frontier AI 연구, Gemini 앱·개발자 조직을 총괄함 - Google에서 27년간 근무한 Jeff Dean은 S…
Cloudflare OS: 에이전트·앱·업무를 위한 개방형 플랫폼 - Cloudflare가 전 직원을 대상으로 운영해 온 Cloudflare OS의 새 버전을 오픈소스로 공개해, 조직별 지식·업무 절차·내부 시스템을 활용하는 에이전트 작업 공간을 직접 배포할 수 있게 함 - 플랫폼은 회사가 선별한 맥락과 기술을 사용하는 에이전트 작업 공간, 내부 데이터 접근을 통제하는 보안·거버넌스 체계, 개인별로 만들고 공유·수정할 수 있는 앱을 결합함 - 에이전트와 앱은 아무 권한 없이 시작하며, Gatekeeper가 자격 증명을 격리한 채 리소스·작업별 정책과 승인 절차를 적용하고 에이전트가 관찰한 데이터까지 추적함 -… https://news.hada.io/topic?id=32185
Showing the 12 most recent of 29 posts we hold for @GeekNewsHada. 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.
Citation-graph rank — 598,138 of 1,336,469entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“GeekNews” (@GeekNewsHada), 2,153 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/GeekNewsHada.
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.