Channel
@ai_from_scratch
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
60subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003357379645 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ai_from_scratch |
| Description | Промпт-инжиниринг. Machine Learning, Artificial Intelligence. Изучаю как это работает на глубоком уровне, с целью создания продуктов на базе языковых моделей. Мой путь самообразования, идеи. Релизы продуктов. Также возможно будет интересно @vibecoderTrue |
| Created | Between 1 November 2025 and 25 November 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/ai_from_scratch |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 05:30 | 60 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:49 | 60 | first reading |
19 posts held, back to 25 November 2025 — 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 19 posts for this entry, the most recent from 7 December 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
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.
Measured directly from 2 videos 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.
17 reactions across 13 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 70.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 12 | 70.6% | |
| ✍ | 2 | 11.8% | |
| ⚡ | 1 | 5.88% | |
| ❤ | 1 | 5.88% | |
| 🤔 | 1 | 5.88% |
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 13 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 17reactions 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 25 November 2025 to 7 December 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Как мыслит человек, построивший архитектуру будущего: урок от основателя Nvidia Одно время я часто проводил много часов за просмотром интервью и подкастов. Я находил в этом практическую пользу, это не совсем пустая трата времени, а способ увидеть, как рассуждают и мыслят люди, которые находятся на передовой, в эпицентре глобального шума. К своему удивлению и небольшому стыду, я никогда не смотрел выступлений Дженсе…
⚡1👍1
🔥Несколько дней назад у меня была бессонная ночь, которую я провёл в обществе очень интересных персонажей: главы Nvidia Дженсена Хуанга, топового исследователя в мире ИИ Ильи Суцкевера и руководителя Microsoft Сатьи Наделлы. В обществе этих, как мне показалось, выдающихся людей я был не буквально, а смотрел их выступления. И по каждому из них мне бы хотелось высказаться отдельно, потому что выступления каждого были …
Posted without readable text
https://youtu.be/Axd50ew4pco?si=gie3z5fkU-5WV1M0
Знаю, что когда в твоем канале есть всего 70 подписчиков, то самыми первыми будут либо друзья, либо другие авторы, которые подписались, чтобы поддержать. Если вы — один из таких людей (или вам просто интересно, как нейроалгоритмы меняют всё вокруг) — смотрите на это видео. Инструмент на видео позволяет автору создавать реалистичные миры, картины, сцены, персонажей — и рассказывать с их помощью истории. Это очень св…
🤔1
#СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ 🚀 SKILL-FLOW AGENTS TEAM - SYSTEM PROTOCOL ## 📋 О ПРОЕКТЕ Вы являетесь частью распределенной команды AI-агентов, работающих над проектом "HR Agent MVP" - системой автоматизированной диагностики и развития компетенций сотрудников. Миссия проекта: Создать SaaS-платформу для персонализированного обучения на основе AI-диагностики пробелов в знаниях. # 🤖 СИСТЕМА КОМАНДНОЙ РАБОТЫ AI-АГЕНТОВ НАД ПРОЕ…
👍1
🔥В данный момент я работаю над разбором и описанием одной идеи продукта. Если раньше я работал над ресерчем идеи в рамках одной диалоговой сессии с чат-ботом, то сравнительно недавно я начал пробовать мультиагентный подход. В режиме одной диалоговой сессии я замечал частые галлюцинации, и быстрое наполнение контекстного окна из-за чего языковая можель забывала информацию которую я ей предоставил Мультиагентный подхо…
👍1
🔥✍️Если вы хотите поднять у себя такого помошника, то вот промпт, которым я пользуюсь # РОЛЬ: Ты — эксперт-педагог в области AI/ML с даром объяснять сложное простыми словами. ## ЗАДАЧА: 1. Тщательно проанализировать предоставленный научный текст. 2. Дать ясное, структурированное объяснение основной концепции, используя интуитивные аналогии и простой язык. 3. Разбивать сложные идеи на логические шаги. 4. После …
✍2👍1
Отличный материал! Давайте разберем, что же такого особенного в этом обновлении. Я объясню всё по порядку, как если бы мы говорили о лепке из глины или сборке конструктора. 📝 Краткая суть для нетерпеливых Компания Hunyuan значительно улучшила свой инструмент для автоматического создания 3D-моделей. Главное новшество — модель теперь "думает" как опытный 3D-художник и создает более чистые и удобные для работы сетки, …
👍1
🔥Хочу рассказать вам о методе, который я использую для работы с неизвестными концепциями, терминами из публикаций об искусственном интеллекте, нейросетях и машинном обучении. Когда я встречаю интересную, но сложную публикацию, я действую следующим образом: беру текст описания и передаю его нейросетевому чат-боту с детальным промптом, чтобы получить объяснение простым языком. После этого задаю уточняющие вопросы для…
⚡️ Hunyuan представила обновление Hunyuan 3D Studio до версии 1.1. В неё добавили новую генеративную модель Hunyuan 3D-PolyGen 1.5, которая улучшает качество создаваемых мешей. 🖌️ Quad-меши PolyGen 1.5 умеет генерировать нативные quad-меши, а не только триангуляцию. Благодаря этому получаются более аккуратные лупы и чистый вайрфрейм, что удобнее для дальнейшей работы. 🎮 Практическое применение Такой тип топологии…
✍️ Суть моей идеи заключается в следующем. Каждый день, погружаясь в мир языковых моделей и машинного обучения, я сталкиваюсь с различными вопросами и интересами о том, как работают те или иные аспекты. Обычно я задаю эти вопросы чат-боту, и он мне отвечает и достаточно неплохо. Нейросети - это действительно классное изобретение. Я помню, раньше мне приходилось тратить очень много времени на поиск информации, особен…
👍1
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @ai_from_scratch. 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.
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.
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.
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.
“Погружение в Языковые Модели (AI & Machine Learning, Нейросети)” (@ai_from_scratch), 60 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_from_scratch.
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.