2 measurements taken within a single day. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 735–737 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Aug 2026, 07:22
736
no change
6 Aug 2026, 21:46
736
first reading
Engagement
20 posts held, back to 15 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
53.9%
avg views ÷ 736 subscribers
Avg views / post
397
20 posts measured
Reaction rate
1.46%
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 19 of 20 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held
20 (15 July 2026 – 5 August 2026)
Views total
7,934
Reactions total
113
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 21:46 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
113 reactions across 19 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 85.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
96
85.0%
👍
12
10.6%
🔥
3
2.65%
👏
2
1.77%
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 19 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 113reactions 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 15 July 2026 to 5 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.
😁 Axis 데이터셋 V1
확장 가능한 로봇 조작을 위한 시뮬레이션 데이터셋
노이즈가 포함된 크라우드 소싱 시뮬레이션 데이터가 임베디드 AI의 사전 학습을 지원할 수 있을까요?
네, 충분한 데이터 범위와 다양성이 확보된다면 가능합니다
AXIS 데이터셋 V1을 활용한 연속적인 사전 학습은 LIBERO-Plus 환경에서 π0.5 모델의 성능을 83.9%에서 88.8%로 끌어올렸습니다
특히 사전 학습 데이터의 규모를 전체 데이터셋의 25%에서 100%로 점진적으로 늘려감에 따라 성능이 일관되게 향상되었으며,
뚜렷한 한계점없이 꾸준한 성장을 보여주었습니다
➡️관련링크
논문 | 데이터셋 | 프로젝트 페이지
깃헙 코드베이스
😁 Axis 주간 업데이트
Physical AI 시대, 로봇 데이터 품질이 경쟁력이다
LIBERO Pro·RoboCasa·HG-DAgger 최신 업데이트
이번 주 Axis Robotics는 최근 구축을 마친 인프라를 실제 운영 환경에서 안정적으로 활용할 수 있도록 만드는 데 집중했습니다
벤치마크 테스트를 실제 서비스에 배포하고, 검증속도를 크게 향상시켰으며,
다양한 로봇 플랫폼 간 일관성을 높였습니다
또한 TaskGen, HG-Dagger의 안정성을 개선해 더 큰 규모의 후학습 데이터 수집을 지원할 수 있는 기반을 마련했습니다
🥹 주요 업데이트
벤치마크 배포
🔘LIBERO Pro 태스크 50개를 온라인에 배포
🔘RoboCasa 태스크 4개를 검증 완료
검증 시스템 개선
🔘캐싱과 검증 워커 개선으로 검증 속도가 약 3배 향상
🔘점수 …
😁 AXIS 피드백 수집 라이브
포인트 시스템이 출시되고,
더욱 나아가고 있는 Axis를 위해
여러분들의 피드백을 수집하기 위한 라이브를 진행하려 합니다!
📅 일정
금일 오후 9시
📌장소
Axis 한국 텔레그램 채팅방
간단하게 태스크 하면서
폼을 통해 피드백을 수집하고
피드백 읽어보면서 마무리하는 일정입니다!
제출해주신 피드백은 팀에 전달될 예정이니
많은 참여 부탁드립니다!
Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방
» Axis Hub
😁 Axis 포인트 시스템 LIVE
이제 모든 유효한 데이터 기여는 기록되고, 정량화되며, 포인트로 반영됩니다
이를 통해 실제 기여자들이 로보틱스 발전에 기여한 정직하고 고품질의 작업에 대해 정당한 보상을 받을 수 있습니다
➡️ 포인트 확인하기
🥇 포인트 지급 및 정산
포인트는 2주 ( 1 에포크 ) 단위로 계산 및 지급됩니다
🔘각 에포크는 금요일 오전 9시에 종료됩니다
🔘포인트를 받으려면 스냅샷 이전까지 완료한 태스크를 반드시 서명해야 합니다
🔘스냅샷 이후에 서명한 태스크는 서명된 시점의 다음 에포크에 반영됩니다
🔘포인트는 다음 주 월요일 오후 9시에 지급됩니다
📌포인트 계산 방식
🔘작업량
완료한 유효한 태스크 수
🔘난이도
수행한 태스크의 난이도 등급
🔘점수
서명까지 완료된 유효 제출물의 품질
🔘다양성
얼마나 다양한 시나리오와 스킬을…
😁 Axis의 비전
대규모 사전학습 데이터, 교정형 사후학습 데이터, 모델 배포 실패 피드백을 지속적으로 개선되는 하나의 루프로 연결하는 복리형 데이터 엔진을 구축하는 것
앞으로 6~12개월 동안 Axis는 서로 연결된 세 가지 영역에서 이 비전을 발전시킬 계획입니다
🔘제품 측면
9월에는 이미 수만 시간 규모로 수집된 1인칭 시점 데이터 파이프라인을 확장할 예정입니다
현재 최첨단 AI 연구소들과 함께 제품 요구사항도 구채화하고 있습니다
10월에는 더 다양한 로봇 형태와 원자 단위 능력을 대상으로 시뮬레이션 데이터를 확장할 계획입니다
연말까지는 Human-Gated Dagger를 통해 구축한 대규모 사후학습 데이터셋을 공개할 예정입니다
이 방식에서는 정책 모델이 자율적으로 행동하고,
교정이 필요한 순간에만 기여자가 개입합니다
🔘네트워…
😁 Axis AMA 후기 인증 이벤트
금일 진행됐던 AMA의 리뷰를
X혹은 블로그에 작성하여 제출해주시면
추첨을 통해 5분에게 Axis 굿즈를 드립니다!
AMA에 많은 관심과 사랑을 지원해주셔서 감사합니다!
➡️ 구글폼
Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방
» Axis Hub
😁 Axis 포인트 시스템
기존 기여 내역을 바탕으로 AXIS 포인트를 계산하기 위한 스냅샷 일정이 연기되었습니다
스냅샷은 7월 29일 수요일 오전 12:59에 진행됩니다
해당 시점까지 서명하지 않은 기존 트레젝토리는 초기 AXIS 포인트 배정에 반영되지 않습니다
놓치지 않도록 스냅샷 전에 모든 태스크에 꼭 서명해주세요!
Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방
» Axis Hub
😁 Axis Robotics가 Hack VC 주도의 1,200만 달러 규모 시드 투자 유치
이번 투자에는 Hack VC를 비롯해 Nomad Capital, Pi Ventures, 10K Ventures, 그리고 여러 저명한 엔젤 투자자들이 함께했습니다.
피지컬 AI는 현재 데이터 부족이라는 큰 과제에 직면해 있습니다. AI 모델이 진정으로 발전하기 위해서는 단순한 정적 데이터셋이 아니라, 모델과 함께 지속적으로 축적되고 진화하는 다양한 데이터가 필요합니다.
Axis의 Compounding Data Engine은 이러한 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 대규모 시뮬레이션, 실제 환경에서 수집되는 1인칭 데이터, 그리고 Human-in-the-Loop 후학습을 하나의 폐쇄형 워크플로우로 통합해, 구조화되고 다양한 로봇 데이터를 대규모로 …
😁 Axis AMA 리마인드 및 스냅샷 일정
금일 오후 21시에
한국 커뮤니티 AMA가 진행됩니다!
많은 참여 부탁드립니다!
🎁 보상
🔘사전 질문 채택자
5분에게 치킨 기프티콘 증정
🔘AMA 참석자
참석자중 100분에게 커피 기프티콘 증정
+ AMA 종료 후 AMA 후기( x혹은 블로그)를 남겨주신 분들께 추첨을 통해 5분에게 Axis 굿즈를 전달드릴 예정입니다!
AMA 스페이스
➖ 태스크 스냅샷
Axis의 태스크에 대한 스냅샷이 예정되어 있습니다
일정 전까지 반드시 태스크 사인을 완료해주시길 바랍니다!
📅 일정
29일(수) 오전 1시
Axis X | Axis 한국 공지 채널 | Axis 한국 채팅방
» Axis Hub
❤3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @axisroboticskor. 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 — 833,319 of 1,169,250entries 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 7 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Axis Robotics 한국 공지방” (@axisroboticskor), 736 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/axisroboticskor.
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.