Встреча начинается! Присоединяйтесь по ссылке https://us06web.zoom.us/j/81394919195?pwd=zxuSqHrGYl0Gr67TIVq1AnSYU40763.1

Channel
Reading Group | ControlGenAI
@controlgenai_rg
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Declared links · Cite this entry
484subscribers
+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 | -1002190888151 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @controlgenai_rg |
| Description | Ридинг группа команды Controllable GenAI в AIRI. Расписание и материалы встреч можно найти по ссылке https://tinyurl.com/controlgenairg Канал для связи: @aibrain |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/controlgenai_rg |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 04:32 | 484 | no change |
| 8 Aug 2026, 02:51 | 484 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 27 March 2025 — 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 20 posts for this entry, the most recent from 27 November 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
- Links
- 120
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 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
188 reactions across 14 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 47.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 89 | 47.3% | |
| 🔥 | 71 | 37.8% | |
| 👍 | 14 | 7.45% | |
| 🙏 | 3 | 1.60% | |
| 😈 | 2 | 1.06% | |
| 😍 | 2 | 1.06% | |
| 🥰 | 2 | 1.06% | |
| 🥴 | 2 | 1.06% | |
| 🫡 | 2 | 1.06% | |
| 🤯 | 1 | 0.532% |
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 14 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 188reactions 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 27 March 2025 to 27 November 2025, 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
Всем привет! Мы возвращаемся после перерыва и в этот четверг 27 ноября в 15:00 Александр Оганов расскажет про новую работу GAS. Диффузионные модели используют численные методы (солверы) для генерации. Generalized Adversarial Solver (GAS) — новая и эффективная параметризация солвера, который адаптируется под диффузионную модель. GAS содержит ~200 обучаемых параметров и не изменяет весов диффузионной модели. GAS уско…
❤6🔥5🙏3🥴2👍1🤯1
Всем привет! В этот четверг 16 октября Егор Шибаев выступил на нашей ридинг группе и рассказал про использование диффузионных моделей для текста, начиная со сравнения с авторегрессией и заканчивая работой маскированной диффузии. 📁 Презентации 📹 Запись Ждём вас на следующей встрече! 😊
❤10
Встреча начинается! Присоединяйтесь по ссылке https://us06web.zoom.us/j/81394919195?pwd=zxuSqHrGYl0Gr67TIVq1AnSYU40763.1
Всем привет! На этой неделе в четверг 16 октября в 14:00 мы проведём нашу ридинг группу, на которой выступит Егор Шибаев. В докладе будет дан короткий, практичный обзор диффузии для текста: сначала — мотивация и сравнение с авторегрессией (параллельное итеративное исправление), затем краткий ввод в дискретные диффузионные модели с интуицией обратного постериора; после этого — переход к маскированной диффузии как баз…
❤18👍2😍2
В прошлый четверг 9 октября мы послушали два доклада: 1️⃣ Сергей Карпухин рассказал про работу Parallel Scaling Law for Language Models, где обсуждалось улучшение качества за счёт паралеллизации обучения и инференса. 2️⃣ Нина Коновалова рассказала про работу VAR, а также следствие из нее SCALE-WISE VAR IS SECRETLY DISCRETE DIFFUSION, где объясняется, почему VAR можно рассматривать с точки зрения дискретной диффузии…
❤8👍2
Встреча начинается! Присоединяйтесь по ссылке https://us06web.zoom.us/j/81394919195?pwd=zxuSqHrGYl0Gr67TIVq1AnSYU40763.1
Всем привет! На этой неделе в четверг 9 октября в 14:00 мы возвращаемся с двумя докладами! 1️⃣ На первом докладе продолжим погружаться в LLM и Сергей Карпухин разберёт подход из Parallel Scaling Law for Language Models к поднятию качества модели за счет паралеллизации обучения и инференса, подходящий как для претрейна, так и для файтьюна - по сравнению с другими подходами этот особенно хорошо подходит для сценариев …
🔥11❤5👍3
В четверг 11 сентября мы послушали два доклада: 1️⃣ Сергей Карпухин разобрал статью AlphaEdit, посвященную задаче knowledge editing. 2️⃣ Максим Находнов рассказал про Q-Eval, в которой решается задача автоматической оценки сгенерированных изображений и видео. 📁 Презентации 📹 Запись Спасибо всем, кто пришёл и будем вас ждать на следующей ридинг встрече!
❤3👍2🔥2
Встреча начинается! Присоединяйтесь по ссылке https://us06web.zoom.us/j/81394919195?pwd=zxuSqHrGYl0Gr67TIVq1AnSYU40763.1
Всем привет! Рады сообщить вам, что мы вернулись! И в этот четверг 11 сентября в 15:00 мы послушаем двух докладчиков. 1️⃣ Максим Находнов разберёт статью Q-Eval, в которой авторы решают задачу автоматической оценки сгенерированных изображений и видео: Q-Eval-100K — датасет из 100K примеров (60K изображений и 40K видео) с почти 1M экспертных аннотаций по двум осям: визуальное качество и соответствие тексту. Для его …
❤15🔥4🥰2
В этот четверг 17 июля Константин Соболев рассказал об эволюции в области генерации видео. 📁 Презентация 📹 Запись Константин кстати с недавних пор ведёт классный канал! Подписывайтесь!
🔥14❤3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @controlgenai_rg. 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.
Mentions
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.
Declared links
One URL this entry has put in its own public description, shown exactly as written there. A declaration, not a verified association— we measured that the description contained this text, and nothing more. It is not a claim that this entry owns, runs or is connected to whatever the link resolves to; a description is text anyone controls, and anyone can put anyone else’s URL into it. How this is measured.
https://tinyurl.com/controlgenairg
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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Reading Group | ControlGenAI” (@controlgenai_rg), 484 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/controlgenai_rg.
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.