پس از ارزیابی یکی از مدلهای آیندهمان، آسترا، آن را به عنوان اولین مدل «حیاتی» برای امنیت سایبری تحت چارچوب آمادگی خود در نظر میگیریم. این سناریویی است که ما برای آن برنامهریزی کردهایم و در حال اعمال کنترلهای اضافی هستیم تا اطمینان حاصل کنیم که توسعه بیشتر آسترا با خیال راحت و ایمن انجام میشود. ما سخت تلاش میکنیم تا آسترا را به طور گسترده در دسترس قرار دهیم و قابلیتهای سایبری پیشرفته آن را به دست مدافعان بر…

Channel
Automata Mag | مجله اتوماتا
@automatamag
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
119subscribers
+0 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1002845503144 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @automatamag |
| Description | اخبار، آموزش و معرفی ابزارهای هوش مصنوعی؛ ندایی از جرقهای که شاید فرجام انسان فانی و آستانهی خدایان نوین مصنوعی باشد - اتوماتا: “یک مدل یا الگو برای توضیح کار یک سیستم خودکار” |
| Created | Between 1 June 2025 and 30 September 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/automatamag |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Aug 2026, 04:30 | 119 | no change |
| 8 Aug 2026, 04:35 | 119 | first reading |
Engagement
12 posts held, back to 5 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 · 30 days
- 41.8%
- avg views ÷ 119 subscribers
- Avg views / post
- 49.8
- 12 posts measured
- Reaction rate
- 3.66%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 12
- of 12 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 4 of 12 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 | 12 (5 August 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 597 |
| Reactions total | 14 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 04:30 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
- Photos
- 656
- Videos
- 394
- Links
- 877
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 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.
- Video runtime
- 5m 16s
- Average length
- 1m 19s
Measured directly from 4 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.
Reaction mix
14 reactions across 4 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 7 | 50.0% | |
| ❤ | 4 | 28.6% | |
| ✍ | 2 | 14.3% | |
| 🔥 | 1 | 7.14% |
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 4 of the 12 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 14reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 5 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.
Recent posts
جوری که OpenAI در دو هفته گذشته عمل کرد: ➖➖➖➖ 🔗 AutomataMag
⚪️ نتایج GPT-5.6 Luna در بنچمارک ARC-AGI پس از کاهش ۸۰ درصدی قیمت بهروزرسانی شد ▫️ مدل GPT-5.6 Luna پس از کاهش ۸۰ درصدی قیمت، دوباره در بنچمارک ARC-AGI ارزیابی شد. نتایج جدید نشان میدهد عملکرد مدل بدون تغییر باقی مانده و تنها هزینه اجرای هر تسک کاهش یافته است. ▫️ نتایج جدید: بنچمارک ARC-AGI-2: امتیاز 59.6% با هزینه 0.18 دلار به ازای هر تسک بنچمارک ARC-AGI-1: امتیاز 90.7% با هزینه 0.07 دلار به ازای هر تسک 🌐 ARCP…
⚪️ شرکت OpenAI مدل GPT-5.6 را در دسترسی همه کاربران ChatGPT قرار داد ▫️ شرکت OpenAI مجموعهای از قابلیت های جدید GPT-5.6 را برای تمام کاربران ChatGPT منتشر کرد. مهمترین تغییر برای کاربران رایگان این است که از فردا مدل GPT-5.6 Luna با چت متنی نامحدود در اختیار کاربران Free و Go قرار میگیرد. همچنین این کاربران به دکمه Think نیز دسترسی خواهند داشت تا برای سوال های پیچیده، مدل زمان بیشتری برای استدلال و پاسخگویی صرف …
❤3👍1
⚪️ مصادره توانایی ماشین به عنوان مهارت شخصی درسته هوش مصنوعی به حدی از پیشرفت رسیده که میتونه داستان بنویسه، میتونه کد بنویسه، میتونه سوال ریاضی حل کنه، میتونه عکس و ویدیو ژنریت کنه و….. ولی استفاده کننده ها بعضی وقتا این مورد رو یادشون میره که تمام این کار هارو هوش مصنوعی انجام میده نه اونها وقتی با مدل هوش مصنوعی یه عکسی رو ژنریت میکنی باعث نمیشه به خودی خود ارتیست بشی بلکه فقط پرامپت دادی به مدل و جهت بهش دادی …
👍3✍2
▫️ در آزمایش ها، Prime Agent در EmulatorBench توانست شبیه ساز های کنسول های SEGA Genesis و Game Boy Color را از صفر و با زبان Rust توسعه دهد و رفتار سخت افزار اصلی را با موفقیت در تست های تشخیصی بازتولید کند. ▫️ همچنین این سیستم در محیط های پیچیده و بلندمدت مانند Factorio و MazeBench به صورت کاملاً خودکار اجرا شد و نسبت به Harness های موجود عملکرد بهتری از خود نشان داد. با اینکه Prime Agent در ابتدا برای برنا…
▫️ پرایم Agent بر پایه سه ایده اصلی ساخته شده است: فراخوانی برنامه نویسی شده ابزار ها در معماری Recursive Language Model (RLM)، هماهنگی دائمی بین چند Agent و یک Harness که میتواند به مرور خودش را بهبود دهد. در این معماری، Context مانند یک متغیر قابل مدیریت است و مدل میتواند روی آن، ابزار ها و روند اجرای خود مستقیماً عمل کند. ▫️ این سیستم از یک هسته دائمی IPython به عنوان تنها ابزار خود استفاده میکند؛ قابلیتی …
️ ⚪️ ⚪️ ایجنت Prime با Opus 5 در بنچمارک ARC-AGI-3 به امتیاز ۹۵.۵ درصد رسید ▫️ ایجنت Prime یک Harness خودبهبوددهنده مبتنی بر RLM برای برنامه نویسی و انجام وظایف خودکار بلندمدت است که روی مدل Opus 5 اجرا میشود. این سیستم با قابلیت هایی مانند فراخوانی برنامه نویسی شده ابزار ها، مدیریت پویای Context، ارتباط بین چند Agent و امکان تغییر ساختار داخلی خود، برای افزایش توانایی مدل در انجام وظایف پیچیده طراحی شده است. …
🔥1
زلزله مدیریتی در گوگل؛ کنارهگیری دمیس هاسابیس از مدیرعاملی دیپمایند و خروج جف دین برای تأسیس Discovery Loop بخش هوش مصنوعی گوگل دستخوش بزرگترین تغییر ساختاری سالهای اخیر شد. بر اساس گزارش اکسیوس، دمیس هاسابیس از سمت مدیرعاملی (CEO) گوگل دیپمایند کنار رفته و به عنوان رئیس هیئتمدیره دیپمایند و دانشمند ارشد آلفابت منصوب شده است. کورای کاووکچواوغلو مدیریت اجرایی دیپمایند را بر عهده گرفته و مستقیماً به ساندار پیچ…
⚪️ مدل Muse Spark 1.2 و agent کدنویسی Muse Code معرفی شدند ▫️ متا از Muse Spark 1.2، جدیدترین مدل هوش مصنوعی خود، و Muse Code، یک agent کدنویسی ترمینالی، رونمایی کرد. Muse Code میتواند وظایف کامل مهندسی نرم افزار را روی ریپازیتوری های بزرگ انجام دهد؛ از برنامه ریزی تغییرات و نوشتن کد گرفته تا تست و اعتبارسنجی نتایج. ▫️ در بنچمارک Artificial Analysis Intelligence Index، مدل Muse Spark 1.2 امتیاز ۵۴ را کسب کرده و …
⚪️ نتایج Fable 5 در بنچمارک های ARC-AGI منتشر شد ▫️ مدل Fable 5 از Anthropic در ارزیابی تأییدشده بنچمارک ARC-AGI موفق شد در ARC-AGI-1 امتیاز ۹۸.۵٪ با هزینه ۱.۰۲ دلار به ازای هر تسک و در ARC-AGI-2 امتیاز ۸۹.۲٪ با هزینه ۵.۴۵ دلار به ازای هر تسک کسب کند. ▫️ بر اساس اعلام تیم ARC Prize مدل Fable 5در حال حاضر بالاترین امتیاز ثبتشده در تاریخ ARC-AGI-1 را میان تمام مدل های ارزیابیشده به دست آورده و همزمان عملکرد بسیار …
⚪️ مدل Speech v3 به بازگشت صدای از دست رفته یک پدر پس از سکته کمک کرد ▫️ شرکت Bland از مدل Speech v3 رونمایی کرده؛ مدلی که به گفته این شرکت، اولین Human Speech Engine جهان است و در بنچمارک Audio Realism مؤسسه DesignArena، بالاتر از مدل های ElevenLabs، Grok، Cartesia و OpenAI قرار گرفته است. ▫️ این مدل با بیش از ۱۰۰ میلیون مکالمه واقعی انسان آموزش دیده و میتواند صداهایی طبیعی برای کاربردهای مختلف تولید کند. Bland م…
👍3❤1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @automatamag. 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 — 619,253 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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Automata Mag | مجله اتوماتا” (@automatamag), 119 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/automatamag.
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.