Channel
@ai_training_ai
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
52subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002851913871 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ai_training_ai |
| Description | Канал об обучении использованию искусственного интеллекта: нейросети, машинное обучение, примеры, сравнения, обзоры и практика. 📚 Подборки статей, курсов и гайдов 🤖 Новости, инструменты, инсайты Контакты: https://t.me/ai_training_ai/3 https://rufat.top/ |
| Created | Between 1 June 2025 and 5 June 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_training_ai |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 10:30 | 52 | no change |
| 7 Aug 2026, 20:07 | 52 | first reading |
16 posts held, back to 5 June 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 16 posts for this entry, the most recent from 11 November 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.
70 reactions across 7 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 94.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 66 | 94.3% | |
| 🔥 | 3 | 4.29% | |
| 👍 | 1 | 1.43% |
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 7 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 70reactions 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 5 June 2025 to 11 November 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.
🚀 ТОП-20 GPU: Ваш Калькулятор Мощности для HPC и AI 📢 Выбираете GPU? Три типа TFLOPS, три разных мира! Для профессиональных задач (наука, AI, HPC) важно смотреть не на одну, а на три ключевые метрики TFLOPS. Они определяют производительность видеокарты в зависимости от требуемой точности вычислений. На рисунке смотрите сравнение ТОП видеокарт, которые есть сейчас на рынке. ---- 🔍 Объяснение ключевых параметров TF…
❤1
### 🚀 Gonka AI: Биткойн в Мире Искусственного Интеллекта В мире, где ресурсы для создания и запуска мощнейших моделей ИИ (LLM) сконцентрированы в руках нескольких технологических гигантов, Gonka AI предлагает радикальный ответ. Это не просто облачный сервис, это децентрализованная вычислительная революция. --- #### 🔗 Сравнение: Gonka AI и Биткойн 1. Централизованный Оппонент: * Биткойн: Борется с традиционными ба…
❤3🔥2
Posted without readable text
### Пост 4: Тест локальных LLM. Финальный рейтинг и все замеры 🤖 Гранд-финал: Итоги большого теста 19 локальных LLM. Кто победил? В последнем финальном сравнении добавили результаты тестов еще 2 моделей: gemma3:4b и gemma3:12b. Наше долгое исследование завершено! Мы протестировали 19 нейросетевых моделей и их версий, чтобы найти идеальный инструмент для автоматического извлечения данных из объявлений о недвижимост…
❤1🔥1
### Пост 3: Тест локальных LLM. 🤖 Большой тест локальных LLM. Часть 3: CPU-сервер и финальные выводы. В прошлый раз мы увидели, как программные особенности могут "сломать" производительность даже на мощном GPU. Чтобы выяснить истинную скорость моделей, я перенес тесты на Linux-сервер (окружение на базе AlmaLinux) с процессором AMD Ryzen 7 3700X, без видеокарты. Теперь все в равных условиях. ⚙️ Результаты на "чисто…
❤1
### Пост 2: Тест локальных LLM 🤖 Большой тест локальных LLM. Часть 2: Битва на GPU и первый сюрприз. Настало время "гонки"! Я запустил наш скрипт на основной рабочей машине (Windows, Ryzen 9 9900X + NVIDIA RTX 3060 12 ГБ). Ожидание было простое: чем меньше модель, тем она быстрее. Но реальность оказалась куда интереснее. Как видно из таблицы ниже, две модели вырвались далеко вперед, а некоторые новые и теоретическ…
👍1
### Пост 1: Тест локальных LLM 🤖Как я заставил нейросеть работать на меня: Большой тест локальных LLM. Часть 1: Подготовка. Всем привет! Надоело вручную копировать данные из объявлений о недвижимости? Мне тоже. Я решил автоматизировать этот процесс с помощью локальных нейросетей — чтобы было бесплатно, приватно и под моим полным контролем. Так начался мой проект по созданию идеального парсера. 🎯Цель: Научить нейро…
💡 Разбираемся в лимитах токенов у нейросети 📦 Что такое *context window*? context window — это максимальный объём данных, который модель может *одновременно держать в памяти* в одном запросе. Запрос — это всё, что модель получает и обрабатывает за один цикл: - твой текущий вопрос или инструкция - предыдущая переписка (если она передаётся) - вложенные файлы или тексты - системные подсказки и инструкции Пример: 400…
❤59
🚀 Новая эпоха — OpenAI запускает GPT-5! 7 августа 2025 года OpenAI представила GPT-5 — свою самую мощную и продвинутую языковую модель, теперь доступную всем пользователям ChatGPT — включая бесплатных. 🔥 Что особенного в GPT-5? - Интеллект «на уровне PhD» — по словам Сэма Альтмана, GPT-5 превосходит предыдущие модели по скорости, точности и широте возможностей. - Гибридная архитектура с маршрутизатором — система в…
Выбор ИИ модели под конкретный проект, когда какую модель выбирать 🚀 Сводка топ-LLM (июнь 2025) 🌐 GPT-4.1 ▪️ Контекст: 1 000 000 т ▪️ Вывод: ≤ 32 768 т ▪️ Цена: $2 / $8 (за 1 M т) ▪️ Лучший выбор для гигантских корпусов текста 🛰 Gemini 2.5 Pro ▪️ Контекст: 1 048 576 т ▪️ Вывод: ≤ 65 535 т ▪️ Цена: $1.25 / $10 ▪️ Нативная мультимодальность (текст + изобр + аудио) ⚡ GPT-4o ▪️ Контекст: 128 000 т ▪️ Вывод: ≤ 16 384 …
❤1
## 🔝 ТОП-7 ИИ-сервисов для генерации изображений (2025) Вот список лучших альтернатив Midjourney для генерации изображений с помощью ИИ — их особенности, цены, плюсы и минусы: --- ### 1. Midjourney 🎨 Стильные, художественные иллюстрации 💲 от $10/мес ➕ Высокое качество, узнаваемый стиль ➖ Нет бесплатной версии --- ### 2. DALL·E 3 (OpenAI) 🤖 Глубокая интеграция с ChatGPT 💲 Бесплатно (в ChatGPT Plus) ➕ Удобно, пр…
🚀 Срочные новости от OpenAI: o3 дешевле на 80%, и новая модель o3-pro уже в API! OpenAI сегодня объявила о кардинальных изменениях в своей линейке моделей, сделав их еще доступнее и мощнее. ### 💰 o3 стал на 80% дешевле! Стоимость популярной модели o3 была значительно снижена благодаря оптимизации. Это та же самая модель, но по новой, невероятно выгодной цене: * $2 / 1 млн входных токенов * $8 / 1 млн выходных ток…
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @ai_training_ai. 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 — 1,317,587 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.
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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Обучение ИИ - AI Traning” (@ai_training_ai), 52 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_training_ai.
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.