Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Препарируем LLM

Channel

Препарируем LLM

@nlp_with_heart

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

370subscribers

+0 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002324120903
TypeChannel
Username@nlp_with_heart
DescriptionПишу здесь об интерпретируемости языковых моделей, детекции машинной генерации и галлюцинациях
CreatedBetween 1 September 2024 and 3 November 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/nlp_with_heart

Growth

3707 Aug 2026, 14:58 — 370 subscribers8 Aug 2026, 06:20 — 370 subscribers7 Aug 2026, 14:588 Aug 2026, 06:20
2 measurements taken within a single day. 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 369–371 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Aug 2026, 06:20370no change
7 Aug 2026, 14:58370first reading

Engagement

19 posts held, back to 3 November 2024the 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 19 posts for this entry, the most recent from 17 October 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Photos
16
Links
14

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 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.

Reaction mix

184 reactions across 18 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 57.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
10657.6%
🔥3217.4%
👍189.78%
😍73.80%
🎉63.26%
🌭42.17%
🙏42.17%
🤯31.63%
💊21.09%
🍌10.543%
👏10.543%

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 18 of the 19 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 184reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 19 most recent posts we hold, published 3 November 2024 to 17 October 2025, 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

17 Oct 2025, 14:30 UTC667 views7 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @nlpbotanPhoto

Сегодня расскажу про нашу свежую статью «When Models Lie, We Learn: Multilingual Span-Level Hallucination Detection with PsiloQA», которую приняли на EMNLP 🎉 Кстати, если работа вам понравилась прошу проголосовать за нее на HuggingFace Daily Papers. В работе мы предложили метод генерации синтетических данных, содержащих естественные (не инсценированные) галлюцинации, размеченные на уровне спанов. Но ценность этой ра

5🔥2

17 Oct 2025, 14:30 UTC555 viewsread 8 August 2026

Всем привет! Не освещала в своих постах кажется проблему галлюцинаций моделей, так что пора это сделать. То, что LLM галюцинируют — пожалуй основная проблема, которая мешает использовать LLM во многих доменах. Сегодня вышла статья у коллег, в которой они рассматривают проблему на уровне спанов (слов или фраз), а не предложений, как это делается во многих других статьях. Также интересно то, что эта работа потвержда

2 Oct 2025, 17:36 UTC806 views9 reactionsread 8 August 2026
Photo

Исследователям надо было держать баланс между тем, чтобы а) тесты были корректным, осмысленными и действительно проверяли ввод, а не просто были легкопроходимым заглушками; б) в тестах не было регулярных выражений; в) чтобы весь процесс, как определения признаков, так и вмешательство во время генерации было не очень долгим. И как раз их метод SAE-based интервенеций лучше всего справился с тем, чтобы выдержать этот

👍6🔥3

2 Oct 2025, 17:33 UTC601 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

Всем привет! Давно конечно было постов, так как я буквально пару дней назад приехала на учебу в Австрию и до этого нужно было сделать примерно миллион дел. Надеюсь, что учеба здесь даст еще больше поводов готовить посты и рассказывать интересное из научной жизни тут:) Сегодня я хотела сделать небольшой рассказ о том, как можно применять инструменты анализа внутренних представлений моделей для задачи написания тесто

7

7 Sept 2025, 13:37 UTC925 views16 reactionsread 8 August 2026
Photo

Пару дней назад наткнулась на исследование о том, как конкретно дообучение LLM изменяет внутреннее распределение предсказания следующих токенов. Ниже кратко расскажу про его суть, а также почему это предложенный метод это хорошие новости для исследователей интерпретируемости моделей, и плохие для тех, кто занимается алайнментом (ниже кратко рассказала, что это). Интуитивно понятно, что дообучение на медицинском доме

👍85🔥3

22 Aug 2025, 12:01 UTC≈1,080 views13 reactionsread 8 August 2026
Photo

Вопрос «Как именно внутри LLM устроен reasoning?» остаётся достаточно сложным, но достаточно важным, поскольку понимание внутрениих процесс поможет для лучшего решения целого класса задач, например, поиск галлюцинаций, улучшение математических способностей и т.д. Мы до сих пор не до конца понимаем, есть ли в модели специальные блоки — отдельные головы или их кластеры, — которые отвечают за рассуждения, или хотя бы от

13

10 Aug 2025, 10:08 UTC856 views13 reactionsread 8 August 2026
Photo

Тем не менее, на сегодняшний день SAE показывают результаты ниже ожидаемых в ряде задач. Первая из них — обнаружение концепций (concept detection). Суть в том, чтобы определить, присутствует ли в тексте заранее заданный концепт, например: «упоминается ли в тексте баскетболист?» или «есть ли в тексте позитивная эмоция?». Тут SAE уступают гораздо более простым подходам, таким как логистическая регрессия или даже прост

12👍1

10 Aug 2025, 10:08 UTC704 views13 reactionsread 8 August 2026

Очень интересно наблюдать за тем, как развивается область интерпретации того, как «думают» языковые модели. Основным инструментом, которым пользуются для этого исследователи (в том числе и мы в нашей работе по интерпретации искуственных текстов) — это разреженные автоэнкодеры (Sparse Auto Encoders). Для тех, кому интересно больше узнать про принцип их работы, есть замечательное видео от Welsh Labs The Dark Matter of

12👍1

30 Jul 2025, 19:11 UTC≈1,110 views19 reactionsread 8 August 2026
Photo

People who frequently use ChatGPT for writing tasks are accurate and robust detectors of AI-generated text Сегодня разберу интересную работу с идущей сейчас главной конференции по NLP — ACL 2025. TL;DR: Люди, которые часто используют LLM для написания / редактуры текстов, могут очень хорошо отличать сгенерированные тексты от человеческого. Каждый такой аннотатор обращает внимание на различные характеристики текста

17👍2

26 Jul 2025, 14:45 UTC866 views18 reactionsread 8 August 2026

Всем привет! Искала какой-то повод для себя вернуться после отпуска и водоворота рабочих проектов, а тут мой канал прорекламировали (https://t.me/boris_again) так что посчитаю для себя это знаком вернуться! В последнее время стала много времени уделять исследованию по анализу качества текстов. Расскажу сегодня немного про задачу и зачем вообще ей заниматься. Буду рада и вашим мыслям в комментариях. Изначально, п

12🔥6

25 Apr 2025, 08:00 UTC≈1,130 views13 reactionsread 8 August 2026
Photo

Последние пару месяцев была довольно сильно занята проектами по работе, поэтому не получалось уделять блогу достаточно времени, очень хочу это наверстать на майских праздника. Тем не менее, хотелось бы поделиться, что сейчас идет (и почти заканчивается!) набор в летнюю школу по машинному обучению в Лиссабоне. Я была в ней в прошлом году, и помимо достаточно интересных и продвинутых лекций каждый день, к нам приезжа

9🙏4

3 Mar 2025, 17:08 UTC≈9,680 views22 reactionsread 8 August 2026
File

Сегодня выступаю на воркшопе Preventing and Detecting LLM Misinformation AAAI с нашей статьей по анализу датасетов с искуственными текстами. Прикладываю слайды и кратко рассказываю про мотивацию статьи: Если сравнить результаты с соревнований по детекции искуственных текстов и с тем, какой результат выдают реальные детекторы, то мы увидим довольно сильное расхождение. На соревнованиях участники выбивают точность под

🔥118🎉3

Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @nlp_with_heart. 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.

Forward network

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.

Mentions

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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Препарируем LLM” (@nlp_with_heart), 370 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/nlp_with_heart.

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.