Channel

Хроники ботки

@botka_chronics

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

598subscribers

+0 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID	-1001310585416
Type	Channel
Username	@botka_chronics
Description	Пишу интересные вещи, с которыми сталкиваюсь по работе над диссером (обобщение keypoints detection с помощью дифференциальной геометрии) и работой над работой (ML и матстат в основном) Вопросы и т.п. писать в чат или @shpacman
Created	28 September 2018 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded	6 August 2026
Last confirmed live	7 August 2026
Measurements held	2
On Telegram	t.me/botka_chronics

Growth

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 597–599 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
6 Aug 2026, 23:16	598	no change
6 Aug 2026, 23:06	598	first reading

Engagement

14 posts held, back to 8 July 2024 — 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 14 posts for this entry, the most recent from 18 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Photos: 48
Videos: 1
Links: 59

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 6 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.

Reaction mix

80 reactions across 13 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 92.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
👍	74	92.5%
🤔	3	3.75%
😱	2	2.50%
🤓	1	1.25%

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 14 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 80reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 14 most recent posts we hold, published 8 July 2024 to 18 February 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

18 Feb 2026, 13:47 UTC522 views5 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @gonzo_ML

Ещё вам работ про геометрию! Диффузионки на эмбеддингах DINO работают не очень, в недавней работе про RAE предлагали для этого расширять DiT. Но оказалось, что дело в неевклидовой геометрии и надо сделать правильные лоссы и двигаться по геодезическим, чтобы не уходить с многообразия. В каком-то смысле перекликающаяся работа была не так давно про FAE (https://t.me/gonzo_ML_podcasts/2013), но там не в самом пространс…

👍5

22 Oct 2025, 21:06 UTC≈4,730 views13 reactionsread 6 August 2026

23 октября, чт, в 17 00 (gmt+3) Александр Червов (Институт Кюри) выступит на семинаре Центра практического искусственного интеллекта Сбера (Sber AI Lab) с рассказом о библиотеке CayleyPy и статье по ней CayleyPy — библиотека на базе ИИ для теории графов и групп (NIPS 2025 Spotlight) Будут представлены новые ИИ-подходы для задач классической теории групп и графов, которые значительно превосходят существующие систем…

👍11😱2

19 Sept 2025, 20:01 UTC643 views6 reactionsread 6 August 2026

Ребята чисто на опенсорсе и энтузиазме, в свободное время двигали проект и попали в топ работ НИПСа, куда, казалось, вообще невозможно попасть если ты не фул тайм ресерчер, желательно с большим количеством компьюта. Очень круто!

👍6

Signed Aleksei Shestov 𓆏

19 Sept 2025, 20:01 UTC730 views10 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @sberlogabigPhoto

Первую статью нашего проекта CayleyPy приняли на NIPS (наиболее престижная конференция и публикация в области машинного обучения) https://openreview.net/forum?id=31CaYYw1Xz Более того это spotlight - что примерно 3% от всех представленных статей (688 из 25000+). Продолжаем и присоединяйтесь ! Все кому интересен МЛ, математика, биоинформатика... См. предыдущий пост: https://t.me/sberlogabig/581 А также пост одного и…

👍10

Signed Aleksei Shestov 𓆏

19 Sept 2025, 20:01 UTC956 views20 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @qdiagPhoto

Нашу статью взяли на NeurIPS 2025! arxiv:2502.13266 Статья "A Machine Learning Approach That Beats Large Rubik's Cubes" про то как находить путь на больших графах в принципе, и про то как with zero human knowledge собирать Кубик Рубика 3x3, 4x4, 5x5, пятнашки до 6x6, ... и другие перестановочные пазлы в частности. Для понимания масштаба: кубик 5x5 это 10⁷⁴ состояний, а мы там находим достаточно короткий (лучший из о…

👍20

Signed Aleksei Shestov 𓆏

17 Feb 2025, 11:38 UTC≈1,070 views6 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @smalldatasciencePhoto

#видео Доклады прошлого года семинара "Математические основы искусственного интеллекта", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других. https://www.mathnet.ru/conf2402 П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.

👍5🤔1

Signed Aleksei Shestov 𓆏

18 Sept 2024, 13:30 UTC≈1,280 views1 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @sberlogabigPhoto

🚀 @SBERLOGASCI webinar on mathematics and data science: 👨‍🔬 Sergei Gukov "What makes math problems hard for reinforcement learning: a case study" ⌚️ 19 September, Thursday 19.00 Moscow time Add to Google Calendar Can AI solve hard and interesting research-level math problems? While there is no mathematical definition of what makes a mathematical problem hard or interesting, we can provisionally define such problems…

👍1

Signed Aleksei Shestov 𓆏

10 Aug 2024, 12:14 UTC≈1,100 views2 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @smalldatascienceFile

#книга Каждая книга — кража у собственной жизни. // Марина Цветаева И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?". В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.

👍2

Signed Aleksei Shestov 𓆏

20 Jul 2024, 16:58 UTC697 viewsread 6 August 2026

Forwarded from @quant_prune_distill

Hydra: Bidirectional State Space Models Through Generalized Matrix Mixers [Статья][Код] Современные нейронные сети, обрабатывающие пространственно-временные данные различной природы будь то текст 📝, изображения 📷, аудио 🎵 и видео 📹 так или иначе обладают механизмом перемешивания каналов (channel mixing), обрабатывающим независимо признаки для каждого элемента последовательности, и механизмом обработки последователь…

Signed Aleksei Shestov 𓆏

20 Jul 2024, 16:58 UTC≈1,160 views1 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @quant_prune_distill

Метод Общий фреймворк выглядит следующим образом: ▶️ Функция преобразования данных f_X (X - входные данные) ▶️ Функция конструкции смешивающей матрицы f_M L x L, которая может быть постоянной или зависеть от входов ▶️ Результат sequence mixing имеет вид f_M(f_X (X)) Далее авторы вводят термин Sequence Aligned Matrices (SAM, еще один… 🥱) означающий, что матрица смешивания зависит от входных данных. Такие sequece …

👍1

Signed Aleksei Shestov 𓆏

20 Jul 2024, 13:58 UTC603 views4 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @junkyardmathml

Недавно прошла ICLR 2024. Собрал запоминающиеся и важные статьи по интересным мне темам. Knowledge Graph Reasoning and Question Answering - рассуждение и генерация ответов на графах знаний. 1. Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning - ответим на вопрос "Кто ребенок Алисы?". Сначала на стадии планирования генерируем LLMкой путь отношений z = {marry to → father of}, затем наклад…

👍4

Signed Aleksei Shestov 𓆏

20 Jul 2024, 13:57 UTC714 views7 reactionsread 6 August 2026

Forwarded from @junkyardmathmlPhoto

В середине июля в Лондоне прошла летняя школа, для аспирантов и пост-доков - LOGML (London Geometry and Machine Learning). Тематика школы - применение методов геометрии и топологии в глубинном обучении, организатор Imperial College London. В 2021 и 2022 годах она была онлайн, в этом году все сделали очно. Направление школы идеально совпадает с темой моей диссертации, я участвовал в школе во все прошлые итерации, и в …

👍4🤔2🤓1

Signed Aleksei Shestov 𓆏

Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @botka_chronics. 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.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

Data Funk
@datafunk · 2522 posts Math and ML stuff
@junkyardmathml · 7092 posts КПД
@quant_prune_distill · 3,4282 posts (sci)Berloga Всех Наук и Технологий
@sberlogabig · 7,8612 posts Small Data Science for Russian Adventurers
@smalldatascience · 11,5432 posts gonzo-обзоры ML статей
@gonzo_ML · 24,3171 post Графики каждый день (почти)
@qdiag · 1,2981 post

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

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

Math and ML stuff
@junkyardmathml · 7092 posts (sci)Berloga Всех Наук и Технологий
@sberlogabig · 7,8612 posts finitely presented
@finitely_presented · 1561 post gonzo_ML_podcasts
@gonzo_ML_podcasts · 3,0771 post Графики каждый день (почти)
@qdiag · 1,2981 post

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 6 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Хроники ботки” (@botka_chronics), 598 subscribers as measured 6 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/botka_chronics.

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.