Channel
@neuroexmachina
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
189subscribers
+15 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003036087379 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @neuroexmachina |
| Created | Between 1 August 2025 and 31 October 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 September 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 September 2026 |
| On Telegram | t.me/neuroexmachina |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 15 Sept 2026, 04:00 | 189 | +2 |
| 7 Sept 2026, 15:59 | 187 | +1 |
| 28 Aug 2026, 19:02 | 186 | +2 |
| 14 Aug 2026, 16:04 | 184 | +5 |
| 8 Aug 2026, 13:15 | 179 | no change |
| 8 Aug 2026, 06:46 | 179 | +5 |
| 7 Aug 2026, 14:26 | 174 | first reading |
20 posts held, back to 2 February 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 page of 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 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
231 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 50.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 117 | 50.6% | |
| 🔥 | 53 | 22.9% | |
| 💘 | 30 | 13.0% | |
| 👍 | 26 | 11.3% | |
| 💅 | 2 | 0.866% | |
| ⚡ | 1 | 0.433% | |
| 👏 | 1 | 0.433% | |
| 🤯 | 1 | 0.433% |
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 20 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 231 reactions 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 2 February 2026 to 7 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.
🔊🧠 Декодирование воспринимаемой речи из МЭГ: может ли декодер быть точным и одновременно интерпретируемым? Сегодня хочу рассказать о нашем новом препринте про интерпретируемое декодирование речи из МЭГ. 🎧 Задача Есть МЭГ 27 человек, слушавших четыре разные истории. Мы нарезаем МЭГ и аудио на 3-секундные сегменты и по каждому сегменту МЭГ ищем, какой из 1005 тестовых аудиофрагментов человек слушал. Но это не прост…
❤11👍1
К слову о декодировании речи За последние дни статья набрала много внимания в научно-новостных источниках, и местами её подают почти как реальное неинвазивное декодирование речи. Справедливости ради, сами авторы в статье честно пишут про ограничения. Но из-за престижа авторов, аффилиаций и самой темы вокруг работы всё равно появляется лишний хайп. Модель и подход действительно интересные. Возможность не использоват…
🔥9❤3👍2💘1
Brain2Qwerty v2: неинвазивное предсказание речи становится ближе? Предсказание речи из мозга давно является одной из самых «горячих» тем на стыке нейронаук и ИИ. Тут и нейрофутуризм в виде «чтения мыслей», и реальные приложения в виде речевых протезов: по активности мозга понять, что хотел сказать человек, утративший способность говорить, и озвучить через text-to-speech. Сейчас направление ещё не «на потоке», а луч…
❤7👍4💘3
🩻 Midjourney показали аппарат для ультразвуковой КТ Вчера американский ИИ-стартап Midjourney, известный своими моделями генерации изображений, удивил всех демонстрацией нового прибора для ультразвукового сканирования всего тела. Главная мотивация — высокая стоимость, труднодоступность и длительность МРТ-сканирования: одна запись человека может легко занять больше часа. Их система работает без радиации, в отличие о…
❤8🔥5💘3👍1🤯1
🧠🎨 MindEye: как нарисовать изображение из мозга Продолжаю мини-серию постов о генерации картинок из мозга. В прошлый раз я рассказывал о большом датасете с записями фМРТ, собранными во время просмотра естественных изображений, и о том, как он стал стандартом для этой задачи. Сегодня же я хочу рассказать об одном из самых популярных подходов к её решению — MindEye. MindEye — работа большой команды исследователей, в …
❤5🔥4👍3⚡1👏1💘1
⚖️ TRIBE v2: the good, the bad and the ugly Положительные моменты: ✅ Метрики выше, чем у TRIBE, который уже был State-of-the-Art. При предсказании средней групповой активности корреляции достигают 0.4 — значительно лучше классических линейных encoding-моделей. ✅ Scaling law: точность продолжает расти с объёмом данных без насыщения — как у больших языковых моделей. Это важно не только как потенциальное улучшение TRIB…
❤5🔥3💘2
📊 TRIBE v2: фундаментальная модель фМРТ для помощи в подборе стимулов и дизайне экспериментов Потратить месяцы на дизайн эксперимента, записать данные — и обнаружить, что нужного сигнала на записях нет. Для ЭЭГ это неприятно, для МЭГ болезненно, для фМРТ — настоящая катастрофа. Эту проблему можно было бы минимизировать, заранее оценив примерный ответ мозга на стимулы — понять, какие из них лучше подходят для вызова …
❤5👍2💘1🔥1
Начало через 5-10 минут здесь: https://teams.microsoft.com/meet/389644993158435?p=EkgSmiDXDPi6xL3IjD
❤4💘3🔥3
🧠 Знакомимся со спикерами митапа НейроТолк, посвященному нейротехнологиям и интерфейсам мозг-компьютер 23 апреля в стенах МИСИС на митапе по нейронаукам мы копнём в глубины мозга и познакомимся с тем, как он устроен. Также узнаем, как работают нейроинтерфейсы и как вообще происходит управление различными устройствами "силой мысли". Помогут нам разобраться во всех этих вопросах следующие эксперты, которые выступят с …
❤5🔥3💘2👍1
Через 20 минут начнется митап по нейронаукам и ИИ в МИСиС, в котором я также буду выступать одним из спикеров: поговорю в целом о нейроданных, трудностях и нюансах работы с ними, а также перспективных и интересных направлениях развития ИИ. Ближе ко времени должна появиться ссылка на онлайн трансляцию, а моё выступление запланировано примерно на 18 часов. Присоединяйтесь, буду рад всех видеть :)
❤6💘1🔥1
Датасет, который дал новое дыхание декодированию изображений из мозга Резкий скачок в популярности декодирования изображений из мозга во многом начался со статьи A massive 7T fMRI dataset to bridge cognitive neuroscience and artificial intelligence. Её история сложилась так: в США собралась большая группа нейроучёных, которые исследуют широкий спектр вопросов, связанных с обработкой визуальной информации мозгом. Они…
❤4💘1🔥1
Генерация изображений по активности мозга Для нейроданных существует множество задач декодирования, но большая их часть так или иначе сводится к классификации: например, классификация движений, слов или изображений. Однако с ростом популярности генеративных моделей изображения уже не обязательно декодировать как класс или индекс из заранее известного множества. Их можно буквально «рисовать» с нуля, используя данные …
❤3💘1🔥1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @neuroexmachina. 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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 15 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Мозг из машины” (@neuroexmachina), 189 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuroexmachina.
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.