Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

LLM Club

@LLM_CLUB

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

1,621subscribers

-1 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002230877444
TypeChannel
Username@LLM_CLUB
CreatedBetween 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/LLM_CLUB

Growth

1,6211,6221,621.57 August 2026 — 1,622 subscribers7 August 2026 — 1,622 subscribers11 August 2026 — 1,621 subscribers7 August 202611 August 2026
3 measurements spanning 4 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 1,621–1,622 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
11 Aug 2026, 19:161,621-1
7 Aug 2026, 16:481,622no change
7 Aug 2026, 15:561,622first reading

Engagement

20 posts held, back to 10 June 2025the 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.

ERR · 30 days
36.7%
avg views ÷ 1,621 subscribers
Avg views / post
595
1 post measured
Reaction rate
this channel exposes no reaction counts
Posts in window
1
of 20 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 19 July 2026
Posts held20 (10 June 202519 July 2026)
Views total595
Reactions total
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:48 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.

Recent posts

19 Jul 2026, 16:57 UTC595 viewsread 7 August 2026
Forwarded from @RIMLLab

آزمایشگاه RIML تحت نظارت دکتر رهبان در حال راه‌اندازی یک ژورنال‌کلاب پیرامون یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL) بر پایه‌ی کتاب Albrecht با چشم‌انداز حرکت به سمت کار پژوهشی جدی در این حوزه است. در صورت علاقه‌مندی به این مسیر، خواهشمندست این فرم را پر کنید. *: جلسه‌های ژورنال‌کلاب از این هفته آغاز می‌شود. در صورتی که پرسش یا ابهامی در این زمینه دارید با شناسه‌ی زیر در تلگرام ارتباط بگیرید: @Moein_Salimi

16 Jun 2026, 14:27 UTC≈1,470 viewsread 7 August 2026

به دلیل تداخل زمانی جلسه‌ها، متاسفانه این جلسه لغو می‌گردد و در زمان دیگری برگزار می‌شود

13 Jun 2026, 20:26 UTC≈1,940 viewsread 7 August 2026
Photo

جلسه‌ی سی و سوم باشگاه مدل‌های زبانی بزرگ 📚 موضوع: آیا پس‌آموزش به کمک یادگیری تقویتی، آگاهی از عدم قطعیت را در مدل‌های زبانی بزرگ بدتر می‌کند؟ ارائه‌دهنده: معین سلیمی زمان: سه‌شنبه ۱۴۰۵/۰۳/۲۶ ساعت ۱۹:۰۰ لینک جلسه منابع: Beyond Binary Rewards: Training LMs to Reason About Their Uncertainty یوتیوب (ویدئو جلسه‌ها) وبسایت ژورنال‌کلاب افزودن به تقویم گوگل‌ از همه دعوت می‌کنیم که در این جلسه شرکت کنند. #LLM_Club @LLM_C

22 Oct 2025, 16:05 UTC≈5,880 viewsread 7 August 2026
File

🎙 دعوت به ارسال مقاله | ورکشاپ SilkRoadNLP در EACL 2026 از پژوهشگران و علاقه‌مندان به پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) دعوت می‌کنیم تا مقالات خود را برای نخستین ورکشاپ SilkRoadNLP ارسال کنند. 📍 این رویداد در کنفرانس EACL 2026 و در شهر رباط، مراکش برگزار خواهد شد و تمرکز آن بر خانواده زبان‌های ایرانی از جمله فارسی، کردی، لری، پشتو و سایر زبان‌های مرتبط است. 🗓 مهلت ارسال مقاله: ۸ ژانویه ۲۰۲۶ 🔗 جزئیات بیشتر: https://www.si

12 Oct 2025, 06:21 UTC≈6,040 viewsread 7 August 2026
Photo

جلسه‌ی سی و دوم باشگاه مدل‌های زبانی بزرگ 📚 موضوع: بررسی سه پژوهش در زمینه‌ی ایده‌پردازی پژوهشی توسط مدل‌های زبانی بزرگ ارائه‌دهنده: طاها مجلسی زمان: یک‌شنبه ۱۴۰۴/۰۷/۲۰ ساعت ۲۰:۰۰ لینک جلسه منابع: 1. Can LLMs Generate Novel Research Ideas? 2. IRIS: Interactive Research Ideation System for Accelerating Scientific Discovery 3. ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Lang

30 Sept 2025, 03:23 UTC≈2,580 viewsread 7 August 2026

ویدئوی جلسه‌های ٣٠ و ٣١ در یوتیوب بارگذاری شده و لیست بالا به‌روزرسانی شده است.

14 Sept 2025, 08:15 UTC≈6,690 viewsread 7 August 2026
Photo

جلسه‌ی سی و یکم باشگاه مدل‌های زبانی بزرگ 📚 موضوع: برآورد عدم قطعیت در شبکه‌های عمیق سخنران: دکتر یاسین عباسی، پژوهشگر پیشین هوش مصنوعی در دیپ‌مایند زمان: چهارشنبه ۱۴۰۴/۰۶/۲۶، ساعت ۱۵:۰۰ لینک جلسه: https://vc.sharif.edu/rohban یوتیوب (ویدئو جلسه‌ها) توییتر افزودن رویداد به تقویم گوگل‌ وبسایت ژورنال‌کلاب از همه دعوت می‌کنیم که در این جلسه شرکت کنند. #LLM_Club @LLM_CLUB

29 Aug 2025, 16:02 UTC≈2,980 viewsread 7 August 2026

ویدئوی جلسه‌های ۲۷ و ٢۸ و ۲۹ در یوتیوب بارگذاری شده و لیست بالا به‌روزرسانی شده است.

18 Aug 2025, 12:25 UTC≈3,750 viewsread 7 August 2026
Photo

جلسه‌ی سی‌ام باشگاه مدل‌های زبانی بزرگ 📚 موضوع: مدل استدلال سلسله‌مراتبی ارائه‌دهنده: یوسف میریوسفی زمان: سه‌شنبه ۱۴۰۴/۰۵/۲۸ منابع: 1. Hierarchical Reasoning Model یوتیوب (ویدئو جلسه‌ها) توییتر افزودن رویداد به تقویم گوگل‌ وبسایت ژورنال‌کلاب از همه دعوت می‌کنیم که در این جلسه شرکت کنند. #LLM_Club @LLM_CLUB

3 Aug 2025, 12:55 UTC≈3,020 viewsread 7 August 2026

با سلام متاسفانه جلسه‌ی امروز لغو می‌گردد

31 Jul 2025, 11:03 UTC≈3,880 viewsread 7 August 2026
Photo

جلسه‌ی سی‌ام باشگاه مدل‌های زبانی بزرگ 📚 موضوع: بررسی دو مقاله پیرامون «خلاقیت و کشف علمی» در مدل‌های زبانی بزرگ ارائه‌دهنده: معین سلیمی زمان: یک‌شنبه ۱۴۰۴/۰۵/۱۲ منابع: 1. Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System 2. Automatic Expert Discovery in LLM Upcycling via Sparse Interpolated Mixture-of-Experts یوتیوب (ویدئو جلسه‌ها) توییتر افزودن رویداد به تقویم گو

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @LLM_CLUB. 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.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

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.

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 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“LLM Club” (@LLM_CLUB), 1,621 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/LLM_CLUB.

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.