Channel
@TheNeuroBit
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
192subscribers
+60 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001728002030 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @TheNeuroBit |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 22 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 22 August 2026 |
| On Telegram | t.me/TheNeuroBit |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 22 Aug 2026, 12:22 | 192 | +24 |
| 15 Aug 2026, 08:54 | 168 | +33 |
| 8 Aug 2026, 23:47 | 135 | no change |
| 7 Aug 2026, 22:02 | 135 | +3 |
| 7 Aug 2026, 17:47 | 132 | first reading |
20 posts held, back to 2 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 1 pageof 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 8 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (2 August 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 1,407 |
| Reactions total | 40 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 23:47 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.
40 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 77.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 31 | 77.5% | |
| 🔥 | 4 | 10.0% | |
| 👍 | 3 | 7.50% | |
| 👏 | 2 | 5.00% |
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 20 of the 20 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 40reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 2 August 2026 to 8 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.
ODS — локальный ИИ-сервер на вашем ПК за один клик ODS автоматически определяет характеристики ПК, подбирает подходящую модель, скачивает её и запускает локальный инференс. Всё приватно, без облака и подписки. Через одну панель подключаются голосовые помощники, агенты, RAG, поиск и генерация изображений. ODS автоматизирует весь процесс развёртывания локального ИИ, решая проблему совместимости и настройки. Это делае…
❤1
SongGeneration — бесплатная опенсорс-альтернатива Suno SongGeneration — опенсорсная ИИ-студия для генерации музыки. Создаёт треки до 5 минут в разных жанрах, раздельно генерирует вокал и инструментал, ориентируется на 10-секундные референсы. Запускается локально без ограничений. Появление опенсорсных альтернатив платным ИИ-сервисам — устойчивый тренд. SongGeneration даёт пользователям полный контроль над процессом:…
❤1
Meta* ворвалась в ИИ-кодинг: Muse Spark 1.2 — конкурент Claude Code и Codex за $1.25 Muse Code — терминального AI-агента, который составит конкуренцию Anthropic Claude Code и OpenAI Codex. А его «мозгом» стала модель Muse Spark 1.2. Что умеет Muse Spark 1.2: • Генерация кода и сложная отладка • Понимание всей кодовой базы, а не отдельных файлов • Контекстное окно в 1 млн токенов — может анализировать тысячи файлов …
❤1
OBLITERATUS — бесплатный сервис для снятия цензуры с нейросетей OBLITERATUS позволяет удалить ограничения у предобученных моделей. Выбирается модель, метод снятия цензуры и набор промптов — и получается персонализированный ИИ без ограничений. Всё локально и приватно. Появление инструментов для снятия цензуры — естественная реакция на ужесточение политик безопасности моделей. Это создаёт этический вызов: с одной сто…
❤2
Гайд по созданию собственной LLM с нуля Разработчик выпустил подробный гайд по созданию языковой модели с нуля. Первая часть — интерактивный учебник по основам устройства ИИ. Вторая — чистая практика: создание собственного нейропомощника, с которым можно общаться. Гайд закрывает важный пробел — отсутствие доступных материалов для входа в ИИ-инженерию. Интерактивный учебник и практический проект снижают порог входа,…
❤3
TurboFieldfare — запуск мощных нейросетей даже на MacBook Air Разработчик выпустил TurboFieldfare — тулзу для локального запуска модели Gemma 4 26B-A4B на любом MacBook с M-чипом. Модель занимает всего 15 ГБ на диске и использует 2 ГБ оперативной памяти, выдавая 5 токенов (200–250 слов) в секунду даже на MacBook Air M2. Интерфейс похож на ChatGPT — без консоли. TurboFieldfare демократизирует доступ к большим моделя…
❤2
Лучшие сценарии использования ChatGPT и Codex от разработчиков OpenAI Разработчики OpenAI поделились самыми распространёнными кейсами использования ChatGPT и Codex. Внутри — промпты, кейсы, гайды и воркфлоу, собранные GPT-5.6 Sol под руководством команды. Материалы можно фильтровать по задачам, авторам и языкам. Сборник, созданный GPT-5.6, показывает практические сценарии, которые выходят за рамки типичных «генерац…
👍2❤1
Немецкий Black Forest Labs сделал заявку на новый уровень визуального ИИ — выпустил FLUX 3. Это не просто апдейт генератора картинок. Модель училась на изображениях, видео и аудио одновременно в единой архитектуре. Именно это и есть главная фишка: одна нейросеть, а не связка разных инструментов. Самое впечатляющее — она умеет генерировать до 20 секунд видео в 720p со звуком, который синхронизирован с картинкой. Речь…
❤1👍1
PriceGhost — ИИ-агенты для поиска самых дешёвых товаров Сервис PriceGhost проверяет сотни площадок с нужным товаром, сравнивает цены, сроки доставки, качество, скрытые доплаты и комиссии. Выдаёт подробный отчёт с инфографикой и рекомендациями. PriceGhost — это не просто ценовой агрегатор, а полноценный мультиагентный анализ, который учитывает не только цену, но и скрытые условия, сроки и качество. Это смещает фокус…
❤2
Obsidian Mind — бесконечная память для Claude Code, Codex и Gemini Инструмент Obsidian Mind, который создаёт контекстное хранилище для Claude Code, Codex и Gemini. Он обеспечивает долгосрочную память, автоматически отслеживает решение задач, и каждая новая сессия опирается на опыт предыдущей. Хранилище единое — можно переносить контекст между моделями. Одна из главных проблем ИИ-агентов — отсутствие долгосрочной па…
❤2
OpenCodex — подключаем любые модели к Codex и Claude Code OpenCodex позволяет запускать Gemini, Grok, Kimi и десятки других моделей через агентов OpenAI и Anthropic. При подключении не ломается поддержка скиллов и вызов инструментов. OpenCodex разрушает «тюрьму экосистем» — больше не нужно выбирать между экосистемой OpenAI, Anthropic или Google. Это снижает риски блокировки и vendor lock-in, давая разработчикам сво…
❤2
Alibaba выпустила Qwen 3.8-Max: 2,4 трлн параметров, автономная работа 16 дней и открытые веса Что она умеет? Она работает сама по 16 дней без участия человека. 265 коммитов в GitHub, 127 пулл-реквестов — без вашего участия. Может читать 200-страничные отчёты и 100+ часов видео, превращая их в структурированную базу знаний. Она может взять скриншот приложения и пересобрать его. По бенчам: 86.1 в OSWorld-Verified (а…
❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @TheNeuroBit. 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 — 276,434 of 1,584,420entries 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.
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.
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 22 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“НейроБит” (@TheNeuroBit), 192 subscribers as measured 22 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/TheNeuroBit.
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.