Create a realistic cinematic portrait based on the reference image. A person and a smaller child figure are sitting together on outdoor stone steps at night. The composition shows them sitting close beside each other, sharing a warm emotional connection through their body language and eye contact. The person is wearing an oversized beige/taupe t-shirt, loose black pants, and white and black New Balance 530 sneakers, …

Channel
هوش مصنوعی برای همه
@aiforal
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,088subscribers
-18 since we began measuring on 9 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
Register entry
| Telegram ID | -1002089623820 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @aiforal |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 25 August 2026 |
| Measurements held | 8 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 25 August 2026 |
| On Telegram | t.me/aiforal |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 25 Aug 2026, 05:16 | 2,088 | -3 |
| 22 Aug 2026, 12:32 | 2,091 | -7 |
| 18 Aug 2026, 21:22 | 2,098 | +1 |
| 16 Aug 2026, 02:23 | 2,097 | -2 |
| 12 Aug 2026, 19:24 | 2,099 | -8 |
| 10 Aug 2026, 03:01 | 2,107 | +1 |
| 9 Aug 2026, 17:00 | 2,106 | no change |
| 9 Aug 2026, 16:48 | 2,106 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 31 July 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 · 30 days
- 5.37%
- avg views ÷ 2,088 subscribers
- Avg views / post
- 112
- 20 posts measured
- Reaction rate
- 1.11%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 20
- of 20 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. It is computed over the 6 of 20 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 8 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (31 July 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 2,241 |
| Reactions total | 7 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 17:00 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.
Reaction mix
7 reactions across 6 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 71.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 5 | 71.4% | |
| 👍 | 1 | 14.3% | |
| 👏 | 1 | 14.3% |
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 6 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 7reactions 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 31 July 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.
Recent posts
🎬 پرامپت آماده برای ساخت تصویر سینمایی از دوران کودکی و بزرگسالی (با حفظ جزئیات و لحن احساسی) 📋 پرامپت رو از پست بعدی (کپی و استفاده کنید):
❤1
🔹پلتفرم «پیکا لبز» Pika Labs یک رقیب سرسخت در دنیای تولید ویدیو. 🔹 این ابزار به شما اجازه میدهد تصاویر ثابت یا متنهای خود را به ویدیوهای متحرک سهبعدی، انیمیشنی یا سینمایی تبدیل کنید. قابلیت جذاب پیکا این است که میتوانید بخش خاصی از ویدیو (مثلاً فقط حرکت آب یا تغییر لباس کاراکتر) را با ابزار ادیت داخلی آن تغییر دهید، بدون اینکه کل ویدیو به هم بریزد. آدرس سایت: ➡️ Pika.art https://eitaa.com/aiforall
🚀 مترجم اختصاصی ChatGPT از راه رسید! تا دیروز برای ترجمه باید از ChatGPT میخواستیم: «این متن را به فارسی ترجمه کن.» اما حالا OpenAI یک صفحه اختصاصی برای ترجمه راهاندازی کرده که تجربهای شبیه Google Translate دارد. https://t.me/aiforal ✅ فقط متن را وارد کنید؛ ✅ زبان مبدأ و مقصد را انتخاب کنید؛ ✅ ترجمه بلافاصله انجام میشود؛ ❌ بدون نیاز به نوشتن هیچ پرامپتی. جالبتر اینکه اگر بخواهید، میتوانید ترجمه را با یک کلی…
❤1
🤖ابزارهای AI Detector دقیقاً به دنبال اندازهگیری چه چیزی هستند؟ دوازده معیار عددی و قابل اندازهگیری که AI Detector ها برای شناسایی متن شما استفاده میکنند به ترتیب اولویت عبارتند از: ۱. پیشبینیپذیری متن (Perplexity) اگر بتوان کلمه بعدی را خیلی راحت حدس زد، متن احتمالاً توسط هوش مصنوعی نوشته شده است. مثال: «هوش مصنوعی فناوری مهمی است که در آینده نقش مهمی خواهد داشت.» این جمله کاملاً قابل پیشبینی است. ۲. ت…
👍1
💠هوش مصنوعی «مگنیفیک» Magnific AI جادوگر افزایش کیفیت عکسها! ⭐️ این ابزار فراتر از یک آپاسکیلر ساده عمل میکند؛ مگنیفیک میتواند جزئیاتی که اصلاً در عکس اصلی وجود نداشتهاند مثل بافت پوست، منافذ، تار مو یا بافت پارچه را با کمک هوش مصنوعی خلق کرده و به تصویر اضافه کند. اگر عکسهای قدیمی، تار یا بیکیفیت دارید، این ابزار آنها را به شاهکارهای 8K و فوقواقعگرایانه تبدیل میکند. آدرس سایت: ➡️ Magnific.ai https:/…
📌 ۱۲ اشتباه رایج که نشان میدهد متن شما را هوش مصنوعی نوشته! بخش چهارم در سه بخش قبل، ۹ نشانه رایج متنهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را بررسی کردیم. در این قسمت، سه مورد پایانی را مرور میکنیم. 🔟 قالببندی غیرعادی گاهی متنهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی هنگام کپی و انتشار، آثاری از خود به جا میگذارند؛ مانند: • استفاده نامتعارف از نقلقولها یا علائم نگارشی • لینکهای خراب یا ناقص • قالببندی ناهماهنگ • باقی ماندن …
📌 ۱۲ اشتباه رایج که نشان میدهد متن شما را هوش مصنوعی نوشته! بخش اول این روزها بسیاری از افراد برای نوشتن مقاله، گزارش، پایاننامه یا حتی پستهای شبکههای اجتماعی از هوش مصنوعی استفاده میکنند. اما یک مشکل وجود دارد: 🔍 متنهای تولیدشده توسط AI معمولاً الگوهای مشخصی دارند که افراد باتجربه خیلی سریع آنها را تشخیص میدهند. در این پست با سه مورد از مهمترین این نشانهها آشنا میشویم: 1️⃣ شروعهای کلیشهای اگر متن …
📌 ۱۲ اشتباه رایج که نشان میدهد متن شما را هوش مصنوعی نوشته! بخش دوم در این قسمت به سه ویژگی دیگر میپردازیم. 4️⃣ لحن بیش از حد رسمی متنهای AI معمولاً بیش از اندازه شبیه کتاب درسی هستند؛ کاملاً بیطرف، بدون شخصیت، و بدون صدای نویسنده. خواننده احساس میکند یک ربات در حال توضیح دادن است. ✅ راهحل: کمی از تجربه، مثال یا سبک شخصی خودتان را وارد متن کنید. 5️⃣ توضیح واضحات هوش مصنوعی عاشق این جملههاست: «این موض…
📌 ۱۲ اشتباه رایج که نشان میدهد متن شما را هوش مصنوعی نوشته! بخش سوم این بخش از همه مهمتر است. 7️⃣ منابع جعلی یکی از شناختهشدهترین خطاهای AI توهم یا hallucination است: ❌ معرفی مقالهای که وجود ندارد. ❌ شناسه دیجیتال یا DOI جعلی. ❌ کتاب ساختگی. ❌ استنادهای نامرتبط. اگر حتی یکی از منابع را بررسی نکرده باشید، ممکن است اعتبار کل نوشته شما زیر سؤال برود. ✅ همیشه منابع را پیدا و بررسی کنید، نه اینکه فقط به اسم و…
🌹 السلام علیک یا أباعبدالله الحسین ع 🖤 اربعین حسینی، سوگ عشق و وفاداری سلام بر حسین و اربعینش، سلام بر زینب و اندوه جانکاهش، سلام بر اشکهای غریبانهی سیدالساجدین، سلام بر زائران بینشانش... 🍃 کاروانیان به سوگ نشسته، که به سوغات، عشق بردند و اندوه را به مویه نشستند. یا ثارالله و ابن ثاره، به شوق زیارت صحن و سرای جانفزایت، اربعین شهادتت را به سوگ مینشینیم. 🖤 صلی الله علیک یا أباعبدالله الحسین 🖤 اربعین حسینی تسلی…
❤2
🧠 آیا هوش مصنوعی واقعاً میتواند مثل یک پژوهشگر ایدهپردازی کند؟ پژوهش جدیدی از دانشگاههای Yale و University of Chicago به یک نتیجه جالب رسیده است: ❌ مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) اگرچه ایدههای خوب و قابلقبولی تولید میکنند، اما «سلیقه پژوهشی» آنها هنوز به اندازه انسان متنوع نیست. نویسندگان بهجای اینکه فقط نوآوری یا امکانپذیری ایدههای AI را بسنجند، سؤال متفاوتی مطرح کردند: «آیا الگوی کلی ایدههایی که AI تولید …
❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @aiforal. 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 — 896,711 of 1,622,561entries 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.
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.
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 25 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“هوش مصنوعی برای همه” (@aiforal), 2,088 subscribers as measured 25 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/aiforal.
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.