Channel
@neurohub_public
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
50subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001415754075 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @neurohub_public |
| Created | Between 1 April 2019 and 31 October 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 August 2026 |
| On Telegram | t.me/neurohub_public |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Aug 2026, 06:07 | 50 | +1 |
| 10 Aug 2026, 12:16 | 49 | no change |
| 7 Aug 2026, 12:08 | 49 | first reading |
18 posts held, back to 25 March 2024 — 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 18 posts for this entry, the most recent from 18 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
11 reactions across 7 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 72.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 8 | 72.7% | |
| ❤ | 1 | 9.09% | |
| 👌 | 1 | 9.09% | |
| 🔥 | 1 | 9.09% |
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 7 of the 18 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 11reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 25 March 2024 to 18 March 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.
Спросите у LLM: «Каков профиль дефолтного риска нашей контент-стратегии при текущей кривой доходности вовлечённости?» Звучит солидно? Каждое слово существует в финансовом или маркетинговом словаре. Но вместе они не значат ничего. У контент-стратегии нет дефолтного риска. Вовлечённость не формирует кривую доходности. Это бессмыслица, собранная из настоящих терминов. Но большинство моделей этого не заметят. Выдадут у…
👍1
ИИ стал зеркалом наших профессиональных противоречий. Исследование Anthropic с помощью ИИ-интервьюера на основе Claude выявило глубинный раскол между риторикой и практикой у 1250 профессионалов. Первый парадоксальный диссонанс — в стиле работы: 65% описывают свои отношения с ИИ как сотрудничество (аугментация), в то время как фактический анализ чатов в Claude показывает почти равный перевес автоматизации (49% против …
Artificial Analysis протестировали 36 моделей на 6000 экспертных вопросов. Метрика: плюс балл за верный ответ, минус за выдумку, ноль за "не знаю". Только 3 модели вышли в плюс. Остальные 33 ошибаются чаще, чем дают правильные ответы. Знания не равно надёжность. Grok 4 и GPT-5 правильно отвечают на 39% вопросов, но выдумывают в 64-81% случаев. Claude 4.1 Opus знает меньше (36%), но врёт реже (48%) - и побеждает. Ц…
95% корпоративных ИИ-проектов проваливаются. MIT только что опубликовал шокирующее исследование! Проанализировав 300+ внедрений GenAI, исследователи обнаружили парадокс: компании тратят миллиарды на ИИ, но только 5% пилотов доходят до продакшена с измеримым эффектом на P&L. Причина провалов проста. Большинство ИИ-инструментов не умеют учиться. Они не запоминают обратную связь, не адаптируются к процессам компании и…
Компании с активным внедрением ИИ растут в 1.5 раза быстрее конкурентов. Это не прогноз - это уже происходит. OpenAI опубликовали руководство для лидеров, основанное на опыте работы с Moderna, Estée Lauder, BBVA и десятками других корпораций. Главный вывод: разрыв между теми, кто внедряет ИИ системно, и теми, кто экспериментирует точечно, стремительно растет. Показательный кейс - Moderna. CEO поставил простую цель:…
LLM увеличивают продуктивность работников в 3 раза! Свежее исследование Стэнфорда шокирует цифрами. Задачи, которые раньше занимали 90 минут, теперь выполняются за 30 минут с помощью генеративного ИИ. В среднем экономия — 1 час на каждую задачу. Мы видим это и у наших клиентов. После внедрения LLM-решений их команды стали обрабатывать в 2-3 раза больше обращений клиентов, создавать контент быстрее и тратить меньше …
🔍 Мы наблюдаем кардинальную трансформацию роли корпоративного поиска в бизнесе! Из инструмента повышения эффективности сотрудников он превращается в критическую инфраструктуру. Причина? В 2025 году ИИ-агенты начали активно внедрятьсч в корпоративный ландшафт. Они становятся неотъемлемой частью бизнес-процессов. И в отличие от людей, они не могут функционировать без надежной поисковой системы. По данным CB Insights …
👍2
Prompt Engineering — одна из самых недооцененных ролей в AI. Это не просто "умение работать с ChatGPT", а системное проектирование логики взаимодействия! Мы наблюдаем критическое значение этого слоя перевода. Промпт инженеры превращают человеческие цели в точные инструкции для моделей. Они разбивают абстрактные задачи на структурированный ввод и вывод. Это стратегическая коммуникация, которая превращает неопределенн…
Выбор правильной модели ИИ — новая суперспособность. Мы постоянно тестируем различные модели и видим, как быстро меняется ландшафт. Вот наш актуальный список специализаций: • o3 — planning и стратегические задачи • Sonnet 3.5 — эффективное использование инструментов • GPT 4.1 nano — задачи с низкой задержкой • Flash 2.0 — лучшие саммари длинных текстов (Очень длинных) • Gemini 2.5 pro и Sonnet 3.7 — написание кода •…
❤1
ИИ теперь ваша главная аудитория! Эпоха, когда мы создавали продукты только для людей, заканчивается. Большие языковые модели не любят кликать и навигировать по сайту. Они предпочитают прямой доступ к данным через API и структурированные файлы. На практике это означает, что компании, которые не адаптируются, становятся невидимыми. Когда мы помогали клиентам внедрять llms.txt — простой markdown-файл в корне сайта с …
👍3
Как внедрить ИИ в компанию и не облажаться За последний год мы помогли 15+ компаниям внедрить ИИ в бизнес-процессы. Главный вывод? Начните с малого. Наш проверенный подход: 1. Выберите один конкретный процесс 2. Автоматизируйте его 3. Измерьте результат в цифрах ❌ Не пытайтесь автоматизировать всё и сразу ✅ Сфокусируйтесь на одной задаче, где эффект будет заметен быстро Важно: технологии ИИ не заменят людей полн…
👍2
В эту субботу СТО нашего партнера Минч проводит научно-прикладную лекцию по тонкостям RAG. Присоединяйтесь 😁 9 ноября в 16:00. Спикер - Евгений Котельников, доктор тех. наук, профессор NLP ЕУ СПб. Научный семинар, посвящен генерации текста, дополненной результатами поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG). Современные большие языковые модели, такие как ChatGPT, умеют достаточно хорошо анализировать входной тек…
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @neurohub_public. 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.
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 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“НейроХаб. Public” (@neurohub_public), 50 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neurohub_public.
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.