Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

consciousness_materials

@consciousness_materials

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

39subscribers

+0 since we began measuring on 7 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1002692178139
TypeChannel
Username@consciousness_materials
DescriptionСклад всевозможных материалов по теории сознания. Подборка ведётся преимущественно с уклоном в архитектуру ИИ — понимание и эмулирование необходимых аналоговых свойств. Контакт: @e_Nicko
CreatedBetween 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded10 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/consciousness_materials

Growth

397 August 2026 — 39 subscribers10 August 2026 — 39 subscribers7 August 202610 August 2026
2 measurements spanning 3 days. 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 38–40 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 20:1539no change
7 Aug 2026, 19:3039first reading

Engagement

18 posts held, back to 16 April 2026the 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
64.1%
avg views ÷ 39 subscribers
Avg views / post
25.0
5 posts measured
Reaction rate
6.82%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
5
of 18 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 1 of 5 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 8 August 2026
Posts held18 (16 April 20268 August 2026)
Views total125
Reactions total3
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken10 Aug 2026, 20:15 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
100
Videos
10
Links
230

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.

Video runtime
8m 49s
Average length
4m 25s

Measured directly from 2 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

5 reactions across 3 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 80.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍480.0%
🔥120.0%

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 3 of the 18 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 5reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 18 most recent posts we hold, published 16 April 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

8 Aug 2026, 23:34 UTC13 viewsread 10 August 2026

Обратная инженерия сознания: как псилоцибин снижает активность сети пассивного режима работы мозга (Default Mode Network) Философски глубокий и пытливый исследовательский выпуск от Милоша Руминова "Зачем ГРИБЫ создают ГАЛЛЮЦИНАЦИИ?" Изучение роли сознания в эволюционном развитии открывает поразительные перспективы для понимания того, как биологические организмы превратились из пассивных участников естественного отб

7 Aug 2026, 09:34 UTC15 viewsread 10 August 2026

TencentDB Agent Memory research Tencent представила TencentDB Agent Memory - систему управления знаниями для команд AI-агентов, которая превращает разрозненные чаты и код в структурированные активы, снижая затраты на контекст и устраняя необходимость повторного обучения. https://aikraft.ru/news/tencentdb-agent-memory https://www.youtube.com/watch?v=8FOLUR0Sc1s Эффективная память - это умение решать что важно, на ч

6 Aug 2026, 12:58 UTC21 viewsread 10 August 2026

Временная проприоцепция — нерешённый вызов агентам на момент лета 2026 Примечательно, что в современных ИИ-агентах этому уделяется незаслуженно мало внимания, а ведь именно восприятие времени позволяет грамотно распределять фокус, создавать реконструкцию событий и предвидеть оптимальную дорожную карту. Существует множество разных терминов, описывающих чувство и контроль восприятия времени, вот некоторые из них: Ti

29 Jul 2026, 17:58 UTC32 viewsread 10 August 2026
Photo

Мозг — это, по сути, машина по генерации прогнозов Мы не просто видим мир — мы непрерывно галлюцинируем его следующее состояние, а затем сверяем эту галлюцинацию с реальностью. Прогноз совпал — действуем почти без усилий. Не совпал — платим вниманием и энергией, перестраивая внутреннюю модель мира. Ошибка предсказания — не сбой мышления. Это его главный обучающий сигнал. Так и живёт world model: гипотеза → действ

20 Jul 2026, 20:44 UTC44 views3 reactionsread 10 August 2026
Photo

Прикладная эпистемика — практика работы с границами собственного знания В начале июля у лаборатории Anthropic вышла интересная статья-рекомендация: A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns - гайд о постановке комплексных задач со множеством неизвестных на старте. РЕКОМЕНДУЕТСЯ к прочтению всем, кто серьёзно изучает агентно-ориентированное симбиотическое мышление и разработку. Техника постановки задач

👍3

11 Jul 2026, 12:46 UTC44 viewsread 10 August 2026

Агентской инженерия самоулучшения - анализ состояния индустрии от Лилии Вэн Лилиан Вэн — семь лет в OpenAI, вице-президент по исследованиям и безопасности, ныне сооснователь Thinking Machines Lab Миры Мурати и автор культового Lil'Log — выпустила разбор о самоулучшающемся ИИ. Классический сценарий с 1965 года: машина переписывает собственный интеллект. Вэн смотрит на 2026-й и видит другое: модель никто не трогает.

11 Jul 2026, 10:17 UTC35 viewsread 10 August 2026

Anthropic зафиксировали аналог глобального рабочего пространства (современная теория сознания) в современных LLM. https://www.youtube.com/watch?v=rKV5JcALQoQ https://www.anthropic.com/research/global-workspace Правильно поставленный вопрос, это половина исследования. А Вопрос звучит так: Когда система решает, что из потока происходящего внутри становится главным, т.е. тем, чему уделяется внимание, что транслируется

24 Jun 2026, 17:03 UTC40 viewsread 10 August 2026
Forwarded from @data_secretsPhoto

Когда языковые модели читают текст, они не просто обрабатывают токен за токеном. В каком-то смысле они испытывают от чтения эмоции. www.goodfire.ai/research/stories-in-space# Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на с

21 Jun 2026, 19:52 UTC39 viewsread 10 August 2026

Сознание создаёт математику, поэтому с помощью математики мы не можем понять сознание — Федерико Фаджин, создатель микропроцессора о сознании. Математика — это не только язык вселенной, это онтологическая (фундаментальная, объективная) реальность. https://youtu.be/bfxwzdqroe8?si=T8w7KbQlh1k39uI_ оригинал: https://www.youtube.com/watch?v=0FUFewGHLLg Федерико Фаджин — итальянский физик и электротехник. Один из изоб

14 Jun 2026, 13:01 UTC35 viewsread 10 August 2026
Forwarded from @theworldisnoteasyPhoto

«Единый суперИИ» умер. Да здравствует «Консилиум ИИ» Объявлено, что Fusion API (самая интеллектуальная составная модель на рынке) достигает уровня интеллекта Fable по цене вдвое ниже. То, что администрация Трампа вырубила под корень с рынка оба суперИИ от Anthropic Fable 5 и Mythos 5, а министр войны США Пит Хегсет оттягивется, пиная проигравшую (как ему кажется) Anthropic, - новости, а не события. Ибо спустя месяц о

14 Jun 2026, 09:09 UTC24 viewsread 10 August 2026
Photo

Как измерить важность? Два ответа из теории графов Интуитивно кажется: важное — это большое, старое, дорогое. Но в сетях (будь то интернет, социальные связи или архитектура кода) важность определяется иначе. PageRank (Google, 1998) — страница важна, если на неё ссылаются другие важные страницы. Не количество ссылок, а качество. Рекурсивная идея: важность определяется через важность тех, кто на тебя указывает. Betwe

12 Jun 2026, 09:58 UTC26 viewsread 10 August 2026

Механика когнитивной оптимизации и стратегия анти-дрифта в биологическом субстрате разума https://www.youtube.com/watch?v=iD5zio-GXyA Видео довольно простое, из жанра популярной психологии, но оно напоминает одну важную механику человеческого разума: незавершённое действие не исчезает из системы. Дело, которое мы начали, задекларировали, пообещали себе сделать, но не довели до финального результата, продолжает жит

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @consciousness_materials. 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

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

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

“consciousness_materials” (@consciousness_materials), 39 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/consciousness_materials.

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.