Channel
@mb3rlab
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
346subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002825003978 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @mb3rlab |
| Description | Model-Based Robustness, Reliability, and Resilience MB3R Lab in English: https://www.linkedin.com/company/mb3rlab https://github.com/MB3R-Lab https://mb3r-lab.github.io/ |
| Created | Between 1 June 2025 and 30 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/mb3rlab |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 6 Aug 2026, 21:32 | 346 | no change |
| 6 Aug 2026, 02:22 | 346 | first reading |
19 posts held, back to 30 July 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.
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 4 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 19 (30 July 2025 – 4 August 2026) |
| Views total | 600 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 21:32 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.
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.
Уже почти год сражаюсь с рецензентами Communications of the ACM и уверен, что лучше этой версии не напишу. Пока рецензенты докапываются до формы, суть статьи рискует растерять новизну. Поэтому даже если им опять что-то не понравится, переделывать ничего не хочу — решил опубликовать препринт. Подтолкнул меня к этому сегодняшний разбор свежего отчёта DX Q2 2026. Судя по цифрам, объём AI-сгенерированного кода превысил …
Задача двух генералов — классическая проблема в распределенных системах. Суть: при ненадежном канале связи никакой конечный обмен подтверждениями не дает обеим сторонам абсолютной уверенности в доставке сообщения. А могли бы мы решить её с помощью квантовой запутанности? Например, так: получатель при получении сообщения делает что-то со своей частью запутанного состояния, а отправитель мгновенно фиксирует это у себя…
Отрицательная дивергенция или почему идеальная модель обязана «врать» В нашей инженерной культуре эмпирические данные имеют сакральный статус. Мы привыкли мыслить линейно: хорошая модель — это та, что максимально плотно ложится на исторические факты. Любое расхождение с логами или метриками воспринимается как изъян, повод для тюнинга гиперпараметров и переподготовки. Но что, если слепое следование фактам — это путь…
just (do) it Есть два фундаментально разных способа отвечать на вопрос «почему?». Можно смотреть на данные как на следы и отмечать, что чаще всего встречается рядом с событием. А можно спросить жёстче: что изменится, если один элемент системы принудительно тронуть? В современной аналитике прямое наследие этого вопроса — каузально осмысленный what-if-анализ. Но пока эти два режима смешиваются, корреляция будет снова …
File, posted without a caption
Тут подводят жесткую математическую базу под правило «Слабоумие и отвага». Математически доказывается феномен «да ладно, чё будет-то» и объясняется, почему иногда мы отделываемся легким испугом, а иногда малейшая тупость приводит прямо к премии Дарвина.
Все знают, что retry storm опасен. Сервис отвечает медленнее, клиенты повторяют запросы, нагрузка растёт, латентность растёт вместе с ней, и система начинает добивать сама себя. Обычно разговор остаётся на уровне рецептов: ограничить retries, добавить backoff, jitter, circuit breaker. Это не плохо — именно так инженерия фиксирует уже понятые системные эффекты. Но за этими рецептами полезно увидеть сам механизм. В AWS…
Почему следующим рубежом AI станет формальная философия Мы живем в удивительное время. Современные AI-агенты пишут код, генерируют сложные архитектурные драфты и, как мы уже обсуждали, способны автоматически доказывать теоремы в системах вроде Isabelle/HOL. Глядя на это, легко поддаться иллюзии, что до AGI осталось сделать буквально пару шагов. Но на фоне этого великолепия нейросети продолжают феерически проваливат…
Инварианты Шрёдингера Мы привыкли считать Domain-Driven Design золотым стандартом для защиты бизнес-логики. Агрегаты, Value Objects, сущности — весь этот инструментарий направлен на то, чтобы удерживать критические инварианты внутри границ агрегата и минимизировать пространство несогласованных состояний. Мантра звучит успокаивающе: «Валидируй на входе, защищай границы, и всё будет хорошо». Гарды в конструкторах, ис…
Иллюзия непрерывности: вычислительная устойчивость как скрытый фундамент По просьбе подписчика затрону важнейшую тему, которая часто теряется за слоями абстракций, фреймворков и контейнеризации: вычислительная устойчивость алгоритмов. Современный разработчик привык жить в мире идеальной платоновской математики. Мы пишем x = y + z и полагаем, что оперируем числами из множества R (вещественные числа). Но компьютер — …
Эмерджентность как критерий архитектурной адекватности Инженерная культура по-прежнему опирается на картезианский принцип: «раздели сложное на части, чтобы понять его». Мы проецируем это на архитектуру, полагая, что статическая декомпозиция (DDD, SRP или «архитектурные кванты») гарантирует предсказуемость системы. Однако в распределенных средах мы упираемся в барьер, описанный нобелевским лауреатом Филипом Андерсо…
Модельный коллапс IT В сфере генеративного ИИ активно обсуждается феномен "модельного коллапса" (AI models collapse when trained on recursively generated data). Суть его в том, что когда новые поколения языковых моделей обучаются преимущественно на данных, сгенерированных предшественниками, распределение данных деградирует. Модель начинает "забывать" тонкие нюансы, теряет разнообразие и замыкается в цикле саморефере…
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @mb3rlab. 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 — 89,938 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.
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.
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.
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 6 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“MB3R Lab” (@mb3rlab), 346 subscribers as measured 6 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mb3rlab.
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.