Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

MedX

@MedX_Media

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

1,020subscribers

-3 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-1002080568058
TypeChannel
Username@MedX_Media
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/MedX_Media

Growth

1,0191,0231,0217 August 2026 — 1,023 subscribers7 August 2026 — 1,022 subscribers8 August 2026 — 1,022 subscribers10 August 2026 — 1,019 subscribers13 August 2026 — 1,020 subscribers1,0207 August 202613 August 2026
5 measurements spanning 6 days, net -3. 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 1,018–1,024 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
13 Aug 2026, 12:061,020+1
10 Aug 2026, 16:311,019-3
8 Aug 2026, 00:311,022no change
7 Aug 2026, 20:281,022-1
7 Aug 2026, 13:171,023first reading

Engagement

19 posts held, back to 7 December 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
27.0%
avg views ÷ 1,020 subscribers
Avg views / post
275
3 posts measured
Reaction rate
3.52%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 19 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 5 August 2026
Posts held19 (7 December 20255 August 2026)
Views total825
Reactions total29
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 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

Video runtime
34s
Average length
34s

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

219 reactions across 19 posts, in 16 distinct kinds. The most used accounts for 43.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
9643.8%
👍4520.5%
🔥2210.0%
👌209.13%
😍83.65%
👏73.20%
❤‍🔥52.28%
🆒41.83%
31.37%
👀20.913%
👎20.913%
👨‍💻10.457%
💅10.457%
🤩10.457%
🥰10.457%
🫡10.457%

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 19 of the 19 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 219reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 19 most recent posts we hold, published 7 December 2025 to 5 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.

Recent posts

5 Aug 2026, 10:08 UTC165 views8 reactionsread 8 August 2026

🔻 وقتی hallucination مدل‌ها می‌تواند بدافزار نصب کند اگر با ابزارهای هوش مصنوعی کد می‌زنید، یک خطر جدید را باید جدی‌تر بگیرید: HalluSquatting. ماجرا از همان نقطه آشنا شروع می‌شود، مدل‌ها هنوز گاهی چیزهایی از خودشان درمی‌آورند. مثلا وقتی از یک coding assistant می‌خواهید برایتان یک پکیج، skill یا ریپازیتوری مناسب پیدا کند، ممکن است اسم چیزی را پیشنهاد بدهد که اصلا وجود خارجی ندارد. 🔹 حالا محققان Tel Aviv University،

3👍3👌2

3 Aug 2026, 10:06 UTC237 views10 reactionsread 8 August 2026

🔻 قیمت هوش دوباره شکست، این‌بار با GPT-5.6 شرکت OpenAI در ۳۰ جولای قیمت مدل‌های کوچک‌تر GPT-5.6 را پایین آورد: Luna حدود ۸۰٪ ارزان‌تر شد و حالا قیمتش به $0.20 برای هر یک میلیون input token و $1.20 برای output رسیده. Terra هم ۲۰٪ کاهش قیمت داشته و به $2 / $12 رسیده است. Sol هم قیمتش ثابت مانده، اما در API یک Fast mode گرفته که تا ۲.۵ برابر سریع‌تر است و با ۲ برابر هزینه اجرا می‌شود. اما قسمت جذاب ماجرا خود کاهش قیمت

4👌4👍2

31 Jul 2026, 05:34 UTC423 views11 reactionsread 8 August 2026

🔻 معرفی Citeprobe | بررسی شواهد‌محور ارجاعات علمی، بدون LLM این‌بار به‌جای معرفی ابزار دیگران، از پروژه‌ای می‌نویسیم که خودمان کار کرده‌ایم: Citeprobe، یک ابزار متن‌باز برای Python و ترمینال که ارجاعات علمی را به‌صورت evidence-first بررسی می‌کند. 🎙 ایده از کجا آمد؟ یک جست‌وجوی بی‌نتیجه، دلیل جعلی بودن یک ارجاع نیست. متادیتا ممکن است ناقص باشد، APIها از کار بیفتند و نسخه preprint با نسخه منتشرشده فرق داشته باشد. Cit

👍5🔥32🫡1

14 Jul 2026, 16:20 UTC318 views11 reactionsread 8 August 2026
Photo

🎉 از همین الان MedCardy Service فعالیت خودشو آغاز کرد! جزوه‌ات رو بفرست، پادکستش رو بگیر. هوش مصنوعی حرفه‌ای‌تر از بهترین اساتید برات توضیح می‌ده. هر ترمی، هر دانشگاهی، هر امتحانی... ما آماده‌ایم. 📩 برای ثبت سفارش و مشاوره با ما در ارتباط باشید: 👤 @MedCardy_admin 🚀 همین حالا شروع کن و یادگیریت رو متحول کن...

7👌2😍2

5 Jul 2026, 13:10 UTC372 views11 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @HistorioOfficialPhoto

🔴 یه دستیار صوتی مگه اصلا می‌تونه شرح‌حال بنویسه!؟ ✅ شما از ما پرسیدین که اصلا فرستادن وویس برای هیستوریو کار می‌کنه؟ شرح‌حال خوبی می‌نویسه؟ اگر کیفیت صدا کم باشه یا صداها ترکیب بشن یا... چی؟ و ما در پاسخ می‌تونیم بهتون قول بدیم که شگفت‌زده خواهید شد!😁 👇 رایگان امتحان کنید: @Historioo_bot ⚙️ از نظر فنی هم برای دستیارهای صوتی مثل هیستوریو، فرق نمی‌کنه که volume صدا چقدر باشه. همچنین مهم نیست که سرعت صحبت‌کردن یا نو

7👍2🔥2

4 Jul 2026, 10:19 UTC285 views9 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @HistorioOfficialPhoto

🔴 اگه ندونید از بیمارتون چه سوالی بپرسید، چیکار می‌کنید؟ ما دیدیم پزشک‌ها، و مخصوصا دانشجویان سال‌های پایانی، بعضی موقع سوالاتی که باید از بیمار بپرسند رو یادشون نیست. طبیعی هم هست. و شما هم این موضوع رو تایید کردید. به همین دلیل، یه ویژگی جدید به هیستوریو اضافه کردیم. الان می‌تونید قبل از ارسال وویس صحبت‌تون با بیمار، با مطرح‌کردن علت اصلی مراجعه (chief complaint)، لیست سوالاتی که باید از بیمار بپرسید رو دریافت کن

🔥42👍2😍1

30 Jun 2026, 05:01 UTC≈1,130 views12 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔻 رشدِ ایجنت‌محور (Agent-Led Growth): وقتی مشتری بعدیِ شما یک هوش مصنوعی است «جِی ساهنان»، مهندس رشد در شرکت Browserbase، در رشته‌توییتی پربازدید از مفهومی به نام Agent-Led Growth (ALG) رونمایی کرد؛ ایده‌ای که می‌گوید دیگر فقط انسان‌ها سراغ محصول شما نمی‌آیند، بلکه ایجنت‌های هوش مصنوعی هستند که جستجو، انتخاب و حتی استفاده را انجام می‌دهند. آن‌ها در ۳ ماه با تکیه بر همین استراتژی، تعداد مشتری را دو برابر و درآمد self

7🔥3👌1👍1

21 Jun 2026, 14:37 UTC558 views12 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔻 وقتی مدل متن‌باز واقعاً حس Frontier می‌دهد اخیراً توجه زیادی به مدل جدید GLM-5.2 از Z.ai جلب شده؛ مدلی که برخلاف بسیاری از مدل‌های متن‌باز، فقط روی بنچمارک‌ها درخشنده نیست و در استفاده‌ی واقعی هم دارد جدی گرفته می‌شود. 🎙 چرا این مدل مهم شده؟ ۱. تأیید از چند جهت مختلف چهره‌هایی مثل Jeremy Howard و برخی تحلیل‌گرهای مستقل گفته‌اند GLM-5.2 در کارهای روزمره، از خیلی از مدل‌های معروف عقب نیست و حتی برای بعضی کارها حس

7👍3👌2

20 Jun 2026, 07:44 UTC375 views15 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @HistorioOfficialPhoto

🚨 پزشک عزیز! الان می‌تونی روی بیمارت تمرکز کنی، چون شرح‌حال رو هیستوریو می‌نویسه! ✅ قبل از صحبت با بیمار، ضبط وویس رو روشن کن و پس از اتمام صحبت، شرح‌حال رو تحویل بگیر. به همین راحتی! 👇 رایگان شروع کنید: @Historioo_bot 🔸 در این کانال هم قراره مسیر توسعهٔ هیستوریو رو براتون تعریف کنیم. پس با ما همراه باشید! 📍| @HistorioOfficial

53👌3👍2👎2

12 Jun 2026, 10:24 UTC653 views10 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔻 لوپ‌کرفت (Loopcraft): هنر چیدنِ لوپ‌ها روی هم این روزها بحث داغی در میان پیشگامان حوزه‌ی ایجنت‌ها شکل گرفته است؛ بحثی که می‌گوید عصرِ «پرامپت نوشتن» رو به پایان است و باید وارد عصرِ «طراحی لوپ» شویم. ایده‌ی محوری ساده اما عمیق است: دیگر خودتان مستقیماً به ایجنت دستور ندهید، بلکه سیستم‌هایی بسازید که خودشان به ایجنت‌ها دستور بدهند. 🤖 جمع‌بندی دیدگاه سه چهره‌ی کلیدی ۱. پیتر اشتاینبرگر: «یادآوری ماهانه‌ی شما: دیگر ن

5👍2🆒2👨‍💻1

10 Jun 2026, 04:36 UTC696 views9 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔻 کلاود Fable 5 منتشر شد: قدرتمندترین مدل آنتروپیک، اما جنجالی آنتروپیک امروز همزمان با رویداد Claude Tokyo، دو نسخه از مدل جدید خود را معرفی کرد: Fable 5 برای دسترسی عمومی و Mythos 5 برای دسترسی محدود. نکته جالب اینکه Fable 5 در واقع همان Mythos 5 است، اما با یک لایه «محافظ» روی آن. این مدل حداقل ۲ برابر بزرگ‌تر از Opus 4.8 است و در تقریباً تمام بنچمارک‌ها رکورد زده است. 💪 یک جهش واقعی در عملکرد شاخص هوش (Artifici

3🔥2😍2👌1👍1

21 May 2026, 06:14 UTC658 views9 reactionsread 8 August 2026

🔻 باقی آپدیت‌های گوگل در رویداد Google I/O 2026 🔺 مدل Gemini Omni: نسل جدید مولتی‌مودال Omni یک خانواده جدید است که استدلال Gemini را با تولید محتوای رسانه‌ای ترکیب می‌کند. در فاز اول، تمرکز روی ویدیو است: ۱. ورودی متن، تصویر، صدا و ویدیو و خروجی ویدیوی ویرایش‌شده ۲. درک بهتر از فیزیک و جهان واقعی، با حفظ یکپارچگی شخصیت و صحنه در ویرایش‌های چندمرحله‌ای ۳. قابل دسترس از امروز در اپ Gemini و Flow برای کاربران پولی، و

7👍2

Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @MedX_Media. 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 — 998,352 of 1,478,351entries 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.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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.

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.

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

“MedX” (@MedX_Media), 1,020 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/MedX_Media.

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.