Channel
@m_e_n_s_a
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
85subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002373103446 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @m_e_n_s_a |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/m_e_n_s_a |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 02:54 | 85 | +1 |
| 9 Aug 2026, 17:15 | 84 | no change |
| 6 Aug 2026, 04:06 | 84 | first reading |
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 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (15 July 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 603 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 17:15 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.
Король приготовил N мудрецам испытание: каждому назначено целое число от 1 до N+1, все назначенные числа различны Каждому мудрецу король даёт N−1 «чужих» карточек с числами, назначенными остальным мудрецам После этого все мудрецы по сигналу выкладывают перед собой ровно по одной из этих карточек Мудрецы считаются выдержавшими испытание, если каждый из них, посмотрев на выложенные карточки, сможет верно назвать корол…
Рациональные ожидания предполагают, что люди используют всю доступную информацию, включая прошлый опыт, текущие данные и действия, чтобы делать точные прогнозы и не допускать систематических ошибок
Первый компьютерный паразит, который похищает способность думать Рой из «Непобедимого» Станислава Лема начал собирать свое тело внутри человеческого интернета Исследователи университетов Торонто и Кембриджа запустили в изолированной сети червя, который не просто размножался на зараженных машинах Захватывая компьютеры с GPU, он превращал их в новые узлы собственного рассуждающего «мозга» – и использовал приобретенн…
Как называют руководителя, который ведёт себя враждебно (унижает, публично критикует, обесценивает) Оказалось, что ярлык зависит не от поведения, а от результатов Если у руководителя низкие показатели - подчиненные называют его абьюзером Если высокие - "требовательным" Те, кто назвал начальника абьюзером, отвечают скрытым саботажем: игнорируют указания, включают молчание, мстят по мелочи Те же, у кого начальник "…
«Авторитет рождается от истинного разума, но разум никогда не рождается из авторитета» Иоанн Скот Эриугена Средневековый схоласт и философ вывел точную формулу разумного толкования Истинный авторитет всегда имеет свой источник в разуме, который первичен Любой статус или догма, не основанные на разуме, таковыми не являются или как минимум не должны являться В мире с некоторых пор (хотя, возможно, так было всегда,…
Картография первых десяти тысяч цифр числа П
Психолог Артур Арон 20 лет назад провел эксперимент Он приглашал в лабораторию незнакомых ранее мужчин и женщин, которым предложил ответить на 36 вопросов Люди должны были отвечать искренне, а после обсуждения вопросов пара смотрела друг другу в глаза в течение 4 минут В конце эксперимента эти люди были готовы пожениться Вот список этих вопросов: • Выбирая из всех в мире, кого бы вы пригласили в гости на обед? • …
Модели лучше рассматривать как выращенные, а не спроектированные системы Как живые организмы возникают через эволюцию, так и LLM возникают через градиентный спуск на огромных данных Поэтому их нужно изучать эмпирически — разбирать внутреннее устройство уже готового «организма», а не только динамику обучения Три распространённых мифа, которые опровергаются: • модели просто подбирают похожие примеры из обучающих данны…
Инволюция в математике — это функция, такая что ƒ ( ƒ (x) ) = x А вот инволюция в Китае — это нэйцзюань "Закручивание внутрь" Ситуация в обществе или личной жизни, когда увеличение усилий усложняет систему и жизнь всем причастным, но не повышает эффективности происходящего Например, все начинают учиться в два раза больше, а места в иерархии занимают те же самые, что заняли бы, учись (все) в два раза меньше И общая …
To Retain or to Adapt? Generalizing Continual Learning Авторы поставили под сомнение классическую парадигму непрерывного обучения (continual learning), где главной целью всегда считалась борьба с катастрофическим забыванием для приближения к обучению на совместных задачах (Joint-Task Learning, JTL) Сформулировав непрерывное обучение как онлайн-оптимизационную задачу минимизации средней ошибки на протяжении всей жиз…
Высшие офицеры СССР и США на встрече начальников Генеральных штабов во время Потсдамской конференции. 27 июля 1945 года Советские высшие офицеры (в белой форме слева направо): Начальник Генерального Штаба РККА — генерал армии Алексей Иннокентьевич Антонов, маршал авиации РККА Фёдор Яковлевич Фалалеев Американские офицеры (сидят справа налево): генерал-лейтенант Генри Арнольд, начальник штаба армии США генерал Джорд…
When Does Continual Learning Require Learning Авторы представляют унифицированный, независимый от конкретных механизмов фреймворк для оценки непрерывного обучения (continual learning) в LLM В нём напрямую сравниваются восемь методов адаптации — от промптинга до классического обучения с учителем, обучения с подкреплением и сжатия контекста — на четырёх реалистичных сценариях изменения среды: сдвиге доменов, обновлен…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @m_e_n_s_a. 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.
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.
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.
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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ARI MENSA” (@m_e_n_s_a), 85 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/m_e_n_s_a.
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.