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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 98% 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 the other topics.
Growth
25 measurements spanning 88 days, net -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 7,755–8,144 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 25
Measured (UTC)
Subscribers
Change
3 Nov 2026, 06:38
7,800
-2
31 Oct 2026, 06:51
7,802
-5
28 Oct 2026, 04:48
7,807
-10
25 Oct 2026, 09:16
7,817
-1
22 Oct 2026, 11:39
7,818
-18
18 Oct 2026, 22:28
7,836
-16
15 Oct 2026, 11:38
7,852
+5
12 Oct 2026, 18:10
7,847
-8
6 Oct 2026, 09:57
7,855
-6
29 Sept 2026, 10:37
7,861
-45
19 Sept 2026, 03:17
7,906
-96
14 Sept 2026, 10:19
8,002
-7
11 Sept 2026, 01:01
8,009
-29
5 Sept 2026, 20:40
8,038
-3
1 Sept 2026, 21:33
8,041
-11
29 Aug 2026, 19:47
8,052
-4
26 Aug 2026, 18:36
8,056
+5
24 Aug 2026, 03:47
8,051
-7
20 Aug 2026, 16:37
8,058
-10
17 Aug 2026, 20:33
8,068
first reading
Engagement
11 posts held, back to 22 March 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 18 pages 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 11 posts for this entry, the most recent from 3 May 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
15s
Average length
15s
Measured directly from 1 video 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
431 reactions across 11 posts, in 23 distinct kinds. The most used accounts for 34.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
149
34.6%
❤
86
20.0%
👍
57
13.2%
💊
29
6.73%
🍌
22
5.10%
🤣
19
4.41%
🤡
17
3.94%
🙈
9
2.09%
👏
7
1.62%
🥴
7
1.62%
🤔
5
1.16%
🥰
4
0.928%
🎃
3
0.696%
😁
3
0.696%
🤝
3
0.696%
👌
2
0.464%
💔
2
0.464%
😐
2
0.464%
💯
1
0.232%
🙏
1
0.232%
3 further kinds
3
0.696%
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 11 of the 11 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 431 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 22 March 2026 to 3 May 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.
В этом году 14 лет совместной жизни с женой и решил оживить старые фото и добавить на эти фото детей.
И хотелось сделать именно "вау" видео, и для этого лучше всего подходит модель Seedance 2.0.
В Seedance 2.0 можно по одному простому стартовому кадру перенести персонажа в полностью новое пространство с сохранением этого персонажа.
С русским языком работает средне, Veo 3 до сих пор озвучивает диалоги гораздо лучше…
Новое видео на Ютубе 🎥 Обзор агрегатора креативных нейросетей Freepik AI.
👉ССЫЛКА на видео.
В этом сервисе собран функционал всех топовых игроков на рынке создания изображений и видео: Kling, Runway, Google, ChatGPT Image и других.
Что умеет Freepik AI:
- Генерировать топовые изображения и видео
- Создание рабочие пространства (воркфлоу)
- Апскейлинг и инхенсинг
- Создавать изображения с вашим лицом
- Генерация 3D…
OpenAI наконец выпустил новую модель для создания изображений ChatGPT Images 2.0.
Основные изменения, которые увидел при тестах:
✅ Убрали «желтушность» при генерации с нуля
Это был основной косяк предыдущей модели, который буквально выдавал ее опытному глазу.
✅ Появился полноценный режим мульти-референса и можно использовать до 8 референсных изображений.
Старая модель нормально работала не больше, чем с 2-3 рефе…
Друзья, приветствую вас!
Возможно телеграмм совсем замедлится в ближайшее время.
Создал резервный канал в Макс.
Буду дублировать контент в двух каналах.
Присоединяйтесь https://max.ru/join/UtuincHIR5b3bSxeyivgqcV008a6PuPGItudj4252JM
Большинство людей застревают на первом уровне делегирования задач нейросетям.
И даже не подозревают что существуют ещё семь.
1️⃣ Продуманный промт или набор промтов
Один раз хорошо продумали запрос, сохранили и используете дальше для повторяющихся задач.
2️⃣ ИИ внутри привычных сервисов (Notion, Canva, CapCut, Excel и т.д.)
Вы просто ускоряете работу там, где уже и так работаете.
3️⃣ Проект с инструкциями и фай…
Вы открываете ChatGPT или другую нейросеть.
Тратите 30 минут, пытаясь объяснить задачу — и получаете ерунду❌
Объясняете подробнее, добавляете контекст.
Снова ерунда в ответе.
Через 30 минут закрываете вкладку и делаете сами.
Потому что так быстрее и нервы целее😤
С изображениями 🖼 ещё хуже — нейросетей десятки, какую выбрать непонятно, в каждой свои правила, промпты работают по-разному, результат непредсказуемый…
🧠 Галлюцинации нейросетей — это когда нейросеть выдумывает информацию и уверенно выдаёт ложные сведения за факты.
Это характерно для всех современных нейросетей: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok и др.
⚠️ Галлюцинации особенно трудно заметить, когда они смешиваются с частичной правдой.
Как с этим бороться:
1️⃣ Самый важный прием - это разрешить нейросети сказать “я не знаю”
Добавьте в промт: "Если ты не знаешь ответ…
Как быстро решить большую исследовательскую задачу с помощью нейросетей❓
На индивидуальной консультации ко мне обратился бизнесмен и инвестор живущий в США с просьбой научить его, как исследовать рынок строящейся недвижимости в Майами.
Что его интересовало:
✅ текущие тенденции и прогнозы
✅ финансовые модели и доходность
✅ особенности для иностранных инвесторов
✅ юридические требования и процедуры покупки
✅ нал…
Реверсивный промпт-инжиниринг — это когда у тебя уже есть готовый сильный результат (текст, изображение, автоматизация, ассистент), и ты идёшь не от идеи к результату, а наоборот:
Обычный промптинг:
идея → промпт → результат
Реверсивный промптинг:
хороший результат → разбор → свой улучшенный промпт
Берёшь то что уже хорошо работает, разбираешь механику и адаптируешь под свою задачу🔥
Зачем это нужно:
1️⃣ Быстро…
Технологические компании в 2026 году уволят 270 000 сотрудников.
С начала года уже 30 700 человек под сокращение.
Официальные формулировки везде одинаковые: «оптимизация», «повышение эффективности», «приведение численности в соответствие».
Если называть вещи своими именами — людей заменяет ИИ.
Amazon — рекордная выручка $716 млрд, и при этом 16 000 уволенных с начала года.
Не потому что денег нет.
Потому что ИИ…
🤡10👍6🤣6🤔3😁3🍌2🎃2❤1
Signed Иван М
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @IvanM_AI. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Друзья, приветствую вас!
Телеграм у многих работает очень медленно. Надо ли мне создавать канал в Max? Или все нашли способы ускорить телеграмм?
Остаемся в Телеграмм92%
Переезжаем на Макс8%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none. The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100. Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 11 most recent posts we hold, published 22 March 2026 to 3 May 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
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 3 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Иван Михайлов | Ivan_AI” (@IvanM_AI), 7,800 subscribers as measured 3 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/IvanM_AI.
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.