Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Maxim.ML - канал

@ml_maxim

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

1,053subscribers

+7 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002210056541
TypeChannel
Username@ml_maxim
CreatedBetween 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded6 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/ml_maxim

Growth

1,0461,0531,049.56 August 2026 — 1,046 subscribers7 August 2026 — 1,046 subscribers10 August 2026 — 1,053 subscribers6 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net +7. 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 1,045–1,054 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 19:151,053+7
7 Aug 2026, 08:161,046no change
6 Aug 2026, 13:491,046first reading

Engagement

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

Reaction mix

252 reactions across 14 posts, in 16 distinct kinds. The most used accounts for 32.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥8132.1%
👍5722.6%
❤4618.3%
custom 5850405610805268315166.35%
custom 5866186102334819874114.37%
⚡93.57%
custom 585062008429216075583.17%
👎72.78%
🤪72.78%
❤‍🔥20.794%
👨‍💻20.794%
😁20.794%
custom 585053500528499566610.397%
✍10.397%
😱10.397%
🫡10.397%

Custom emoji. 4 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.

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 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 252reactions 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 December 2025 to 14 April 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

14 Apr 2026, 10:49 UTC679 views23 reactionsread 6 August 2026
Photo

Архитектуру построили. А ML - нет 🤷‍♂️ Завершился наш с Никитой модуль по AI-агентам в ВШЭ и МФТИ Финальная задача - разработать агентную систему для решения ML-задач, aka MLE-STAR 57 студентов, 22 решения. Давайте разберем результаты 🧐 Немного про задачу и ограничения: ⚡️Соревнование на Kaggle, которое должно было решаться агентами - всё в лучших практиках - через MCP ⚡️Нужно было использовать только open sour…

👍12🔥6❤3custom 58504056108052683152

31 Mar 2026, 12:45 UTC865 views27 reactionsread 6 August 2026
Photo

Как неожиданно и приятно Месяц назад отправлял свою рукопись в ainl, сегодня пришёл результат: - strong accept x1 💪 ; - weak accept x2 👌 ; - weak reject x1 🤔 ; И как итог: принято, а значит поеду в Томск на защиту Тема статьи капец какая актуальная - атака ⚡️ и защита 🧐 VLM моделей И вообще напрямую связана с моим текущим open source проектом: http c++ api сервисом для локального сервинга моделей на NPU чипах …

🔥15❤8custom 58504056108052683152⚡1👍1

5 Mar 2026, 12:06 UTC≈1,200 views23 reactionsread 6 August 2026
Photo

Кажется, ИИ способен разогнать цену чего угодно 😓 TL;DR: Делюсь опытом, как развернуть ассистента почти как open claw на устройстве за 2к рублей, вместо Mac mini за 50к. Мир внезапно вспомнил, что существуют не только Mac mini, но и мини-серверы вроде Raspberry Pi. Продажи и тех, и других кратно выросли, спасибо вирусным постам про "домашний ИИ" (вот нам не хватало роста на RAM, да?) Поэтому держите классный хак: …

🔥14👍3❤2custom 58506200842921607552👨‍💻1custom 58504056108052683151

14 Feb 2026, 08:34 UTC≈1,240 views11 reactionsread 6 August 2026

Самое время начать сезон Context-Driven Solving ML соревнований 🦆 В прошлом году начинал развивать идею Context-Driven Solving (CDS) ML соревнований при помощи ai-агентов ✅(раз) ✅(два) Самое время продолжить, предлагаю попробовать свои силы на второй задаче этого соревнования Почему такие соревнования - это идеальный полигон для тестов и обучения Понятные правила, табличные данные, встроенная система оценки - ид…

🔥4❤2👍2👎1custom 58505350052849956661custom 58506200842921607551

9 Feb 2026, 14:14 UTC≈1,070 views14 reactionsread 6 August 2026
Photo

Уже приходил к ребятам на летнюю школу - в прошлый раз рассказывал про "Что делать с данными, когда их слишком много: от Big Data к Smart Data" В этот раз расскажу про еще более актуальную тему: "Почему фундамент важнее кода: как меняется Data Science с появлением AI-агентов" Приходите послушать и пообщаться 👋 Что: Зимняя школа по аналитике, Data Science и Data Engineering от Центра непрерывного образования ФКН НИ…

👍7🔥4⚡1❤1😱1

6 Feb 2026, 18:13 UTC≈1,060 views26 reactionsread 6 August 2026

Запустились 😎 Провели с Никитой первое занятие для студентов ВШЭ и МФТИ по курсу разработки ai-агентов для решения Data Science задач (будем делать своего MLE-STAR агента) Вот вам фотка из backstage 😐 И инфографика с первого занятия - объяснение формирования названий для GGUF - формата хранения языковых моделей.

🔥13⚡4👍3custom 58506200842921607552❤1👎1custom 58504056108052683151custom 58661861023348198741

6 Feb 2026, 18:13 UTC975 views1 reactionsread 6 August 2026
Photo

Запустились 😎 Провели с Никитой первое занятие для студентов ВШЭ и МФТИ по курсу разработки ai-агентов для решения Data Science задач (будем делать своего MLE-STAR агента) Вот вам фотка из backstage 😐 И еще инфографика с первого занятия - объяснение формирования названий для GGUF - формата хранения языковых моделей.

✍1

29 Jan 2026, 09:00 UTC≈1,250 views28 reactionsread 6 August 2026
Photo

Только не показывайте такие результаты менеджерам, иначе они поставят KPI +∞ к вашей бизнес-метрике после внедрения AI-агентов 😬 Что здесь происходит? На скриншоте мой Claude-агент отчитывается о проделанном рефакторинге. Сейчас я экспериментирую с моделями до 2B параметров на задачах RAG и изучаю влияние разных мультиагентных архитектур на качество ответов. Для тестов использую проработанный бенчмарк HotpotQA В э…

custom 58661861023348198749🤪7❤4🔥3😁2👍1👎1🫡1

26 Jan 2026, 12:13 UTC≈1,070 views22 reactionsread 6 August 2026

Кажется, это уже становится традицией: каждый год в январе собираю актуальные идеи для pet-проектов на год 🦌 📍Свежая подборка за 2026 тут: https://habr.com/ru/articles/988774 📍Прошлогодняя подборка за 2025 тут: https://habr.com/ru/articles/873300 И да, я сознательно не запихнул туда много идей. Осталась еще целая пачка невошедшее: 🔵самописный Deep Research 🔵агенты личной эффективности 🔵дообучение небольшой модели …

❤11👍5custom 58504056108052683154👨‍💻1custom 58506200842921607551

30 Dec 2025, 13:34 UTC≈1,190 views16 reactionsread 6 August 2026
Photo

Вместо итогов года: анимация истории канала Если не нравятся чужие wrappers - надо делать свой 😊 Вместо традиционных итогов года написал свой пайплайн аналитики истории канала Считаю, что нельзя уместить всю историю канала на одной картинке или в сухом дашборде. Статичная инфографика - это, конечно, круто, но любой автор подтвердит: его канал - это не статика. Это живой процесс, который постоянно меняется вместе с…

🔥7❤5⚡2custom 58504056108052683152

25 Dec 2025, 15:07 UTC≈1,160 views14 reactionsread 6 August 2026
Photo

😎 полезное про background agents Продолжаем LLM‑adoption в нашем финтехе: в этот раз добрались до фоновой аналитики и завели в прод (успели под конец года 🎉) background LLM агента, который сам поднимает данные, гоняет статистику и приносит аналитикам готовые инсайты 📈 Вот последняя в этом году статья про background agents на Habr 💪🎄 Там подробнее про то, как поставить такого агента в прод, какие ограничения надо у…

🔥6👍4❤‍🔥2👎1custom 58661861023348198741

15 Dec 2025, 09:43 UTC≈1,210 views21 reactionsread 6 August 2026
Photo

🤓 Интересное из собесов на ML-щика Давно не было про собесы, поэтому принес важные кейсы с моих собесов, что сейчас есть актуального по теории ML и практике в system design ⚡️ Кейс 1 - Алгоритмы бустинга Вот тут писал 💡, что сделаю разбор, что я спрашиваю на собесах про catboost. Исправляюсь - сегодня расскажу про важные особенности основных алгоритмов, понимание которых отличает новичка от профи. Джентельменский…

👍11🔥4👎3⚡1❤1custom 58506200842921607551

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

Citation-graph rank — 197,550 of 1,151,006entries 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.

Mentions

Named by 2 registered channels — 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.

Дата канальи
@datarascals · 6,1222 postsMachine Learning Research
@MLResearch · 9571 post

Names

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

Дата канальи
@datarascals · 6,1224 postsDealer.AI
@dealerAI · 16,4212 postsэйай ньюз
@ai_newz · 95,7971 postAINL Conference
@ainlconf · 4971 postБорис опять
@boris_again · 17,3761 poste/acc
@cryptoEssay · 62,5891 postВремя Валеры
@cryptovalerii · 30,5631 postKantor.AI
@kantor_ai · 12,2451 postВалера Ковальский
@neuraldeep · 16,0551 postСиликоновый Мешок
@prompt_design · 79,8031 postСиолошная
@seeallochnaya · 77,4591 postМТС True Tech
@truetechcommunity · 13,0721 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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Maxim.ML - канал” (@ml_maxim), 1,053 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ml_maxim.

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.