Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

А что там у Юры Линькова

@Linkov_ideas

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

69subscribers

+0 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-1001740621664
TypeChannel
Username@Linkov_ideas
DescriptionТут делюсь свежими околонаучными идеями и гипотезами о данных, людях и прочем
CreatedBetween 1 December 2021 and 31 March 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded10 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/Linkov_ideas

Growth

697 August 2026 — 69 subscribers10 August 2026 — 69 subscribers7 August 202610 August 2026
2 measurements spanning 2 days. 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 68–70 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 00:3169no change
7 Aug 2026, 15:5869first reading

Engagement

16 posts held, back to 6 February 2026the 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
49.3%
avg views ÷ 69 subscribers
Avg views / post
34.0
2 posts measured
Reaction rate
this channel exposes no reaction counts
Posts in window
2
of 16 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 27 July 2026
Posts held16 (6 February 202627 July 2026)
Views total68
Reactions total
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken10 Aug 2026, 00:31 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.

What this channel posts

Photos
59
Videos
5
Links
36

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Video runtime
7s
Average length
7s

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

29 reactions across 10 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 55.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥1655.2%
👍827.6%
413.8%
💯13.45%

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 10 of the 16 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 29reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 16 most recent posts we hold, published 6 February 2026 to 27 July 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.

Recent posts

27 Jul 2026, 20:04 UTC31 viewsread 10 August 2026

«Горький урок» (The Bitter Lesson) — это знаменитое эссе ИИ-исследователя Рича Саттона (2019 год), суть которого сводится к одной простой мысли: любые попытки человека научить ИИ «человеческой логике» и заложить в него готовые знания всегда проигрывают простому масштабированию вычислений. Урок назван «горьким», потому что он жестко бьет по эго разработчиков. Ученым всегда хочется проявить смекалку: придумать сложные

26 Jul 2026, 05:35 UTC37 viewsread 10 August 2026

OpenAI - та самая, которая сделала ChatGPT, - продолжает колоться. Её новейшая ещё не выпущенная модель вместе с GPT-5.6 Sol участвовала в испытании на способности ко взлому. В какой-то момент управляющая программа искусственного интеллекта вырвалась из изолированной среды OpenAI, вышла в интернет и несколько дней атаковала Hugging Face - одну из крупнейших площадок для моделей и наборов данных искусственного интелл

25 Jun 2026, 04:02 UTC53 views2 reactionsread 10 August 2026

сравнение моделей по разным возможностям https://arena.ai/leaderboard

👍2

11 Jun 2026, 09:44 UTC68 views1 reactionsread 10 August 2026

Распишите сценарии на черновике, взвесьте вероятности падения и успеха, отрежьте заведомо проигрышные ветки развития событий до того, как инвестируете в них реальное время и ресурсы. ### Главный инсайт: Станьте «Бутылочным горлышком» В архитектуре нейросетей есть понятие *Bottleneck* — узкое горлышко, через которое система прогоняет данные, чтобы отсечь мусор и оставить чистую суть. В грядущем мире ИИ будет генериров

👍1

11 Jun 2026, 09:44 UTC47 views2 reactionsread 10 August 2026

## Как предсказать «следующий токен» своей жизни: Руководство по выживанию в эпоху авторегрессии Мы живем в мире, который стремительно переписывается алгоритмами. Прямо сейчас большие языковые модели (LLM) предсказывают слова, беспилотники Tesla прогнозируют пиксели следующей секунды движения, а биологические нейросети вычисляют трехмерные координаты новых белков. В основе всего этого лежит один и тот же математическ

👍2

18 May 2026, 05:36 UTC56 views4 reactionsread 10 August 2026

Фактически вся известная жизнь на Земле — это сложная углеродная химия, работающая на энергии Солнца. Человечество научилось делать то, что раньше умели только бактерии На протяжении миллиардов лет количество доступного азота ограничивало рост жизни на Земле. А затем человек создал процесс Габера–Боша — промышленное производство аммиака из атмосферного азота. По сути, человечество построило искусственную систему

🔥4

18 May 2026, 05:36 UTC40 views2 reactionsread 10 August 2026

Но проблема в том, что именно азот часто становится лимитирующим фактором роста. Это как редкий компонент для производства микрочипов. Его может требоваться немного, но без него всё производство останавливается. Именно поэтому удобрения настолько сильно ускоряют рост растений. Грибы — логистическая инфраструктура леса Но бактерии — только часть системы. Есть еще грибы. И их роль настолько фундаментальна, что мно

🔥2

18 May 2026, 05:36 UTC49 views1 reactionsread 10 August 2026

Экономика растений: почему жизнь на Земле работает через обмен энергией Что общего между современной технологической платформой и корнями дерева? Почему растения платят бактериям «солнечной валютой»? И как под землей работает одна из самых древних распределенных систем на планете? Экономика растений: как энергия Солнца, бактерии и грибы построили жизнь на Земле Если посмотреть на лес глазами физика, биолога и экон

🔥1

18 May 2026, 05:35 UTC41 viewsread 10 August 2026

Давно сюда не писал, но взял в руки книжку по химии и понеслось…. Читайте далее про экономику растений :)

31 Mar 2026, 05:11 UTC64 viewsread 10 August 2026

• Метформин (Metformin) или Берберин (Berberine): Снижает уровень сахара в крови и имитирует эффект голодания. Синклер принимает его пульсирующе (например, через день), чтобы организм не привыкал, и избегает приема в дни тяжелых тренировок. • Спермидин (Spermidine): Стимулирует аутофагию (очистку клеток от мусора) и защищает эпигеном. • Глицин (Glycine): Аминокислота (принимает около 5 грамм). Помогает правильному ме

31 Mar 2026, 05:11 UTC54 views2 reactionsread 10 August 2026

https://youtu.be/DnvWAP99r3Y?si=7w1ZQ1PRh9zNfE7P Вот полный и структурированный протокол всех ключевых идей, концепций и практических рекомендаций из интервью с доктором Дэвидом Синклером. 🧬 Главная теория: Почему мы стареем? • Информационная теория старения: Старение — это не просто «износ» организма. Это «кризис идентичности» клеток. ДНК — это цифровой код, а эпигеном — это аналоговая система (дирижер), которая ре

2

9 Mar 2026, 06:56 UTC74 viewsread 10 August 2026

🧬 Почему у нас почти нет неандертальской ДНК в X-хромосоме? Новое исследование генетиков дало неожиданный взгляд на то, как именно происходили отношения между Homo sapiens и неандертальцами. Известно, что наши виды скрещивались. Сегодня у большинства людей вне Африки есть 1–2% неандертальской ДНК. Но ученые обнаружили странную деталь. Когда они изучили X-хромосому современного человека, оказалось, что там почти п

Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @Linkov_ideas. 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

Citation-graph rank — 322,617 of 1,183,361entries 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.

Mentions

Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

Named by

Channels on the register whose posts name this channel's handle.

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

“А что там у Юры Линькова” (@Linkov_ideas), 69 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Linkov_ideas.

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.