Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

NLP Core Team

@nlpcoreteam

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

3,571subscribers

+7 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001692618140
TypeChannel
Username@nlpcoreteam
CreatedBetween 1 December 2021 and 31 March 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/nlpcoreteam

Growth

3,5643,5713,567.57 August 2026 — 3,564 subscribers7 August 2026 — 3,564 subscribers10 August 2026 — 3,571 subscribers7 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 3 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 3,563–3,572 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 16:563,571+7
7 Aug 2026, 10:313,564no change
7 Aug 2026, 10:283,564first reading

Engagement

18 posts held, back to 6 November 2025the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 3 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
37.0%
avg views ÷ 3,571 subscribers
Avg views / post
1,320
3 posts measured
Reaction rate
1.59%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 18 held

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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 1 August 2026
Posts held18 (6 November 20251 August 2026)
Views total3,960
Reactions total63
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 23:08 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.

What this channel posts

Video runtime
1m 11s
Average length
36s

Measured directly from 2 videos 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.

Reaction mix

569 reactions across 18 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 48.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥27648.5%
👍13724.1%
8414.8%
264.57%
🎉132.28%
👏132.28%
👎40.703%
😁40.703%
🤔40.703%
🤩30.527%
🌭20.351%
❤‍🔥10.176%
😱10.176%
🥴10.176%

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 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 569reactions 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 6 November 2025 to 1 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.

Recent posts

1 Aug 2026, 17:49 UTC≈1,060 views23 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

⚡️ DeepSeek V4 Flash 0731 — прорыв в post-training моделей или переобучили на бенчах? Архитектуру не меняли с прошлой версии — тот же 284B MoE с ~13B активных параметров, 1M контекст. DeepSeek провёл новый цикл post-training, именно он дал взрывной рост на агентных бенчмарках. По бенчмаркам модель обходит V4-Pro Preview (1.6T параметров) на всех девяти опубликованных агентных тестах — при том, что активирует вчетве

🔥15👍53

Signed Dmitry Zmitrovich

24 Jul 2026, 13:43 UTC≈1,470 views17 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🎉 Скидка 30% на любую покупку + продлили рефералку 20% / 20%. Отличная возможность затариться лимитами впрок по отличной цене. Нам нужна выручка и утилизация наших мощностей, а вам — отличные цены. 🔸 Вот два кода: KODA-X30WA и KODA-X30W. Действуют до 1 августа 2026. Оба дают скидку 30% на любую покупку: подписку или доп. лимиты. Один можно применить к покупке подписки, а второй — к покупке дополнительных лимитов.

🔥6👍54🌭2

Signed Dmitry Zmitrovich

22 Jul 2026, 12:53 UTC≈1,430 views23 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🚀 Koda Desktop [beta] — больше возможностей и не только для задач разработки Новая поверхность общения с агентом Koda. Расширяет возможность использования агента для различных задач и да не только для разработчиков. 🤖 Можно приложить скриншот бага и лог, сверить требования из DOCX с реальным поведением в коде, собрать чеклист регрессии, написать runbook и т,д. ❗️Проект и код вообще не обязательны. Koda Desktop под

🔥11👍6👏51

Signed Dmitry Zmitrovich

13 Jul 2026, 13:36 UTC≈2,150 views31 reactionsread 7 August 2026

🚀На Хабре вышла наша статья о QuantCode-Bench Ранее мы представили QuantCode-Bench — бенчмарк для оценки способности LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии. Теперь подробно рассказали на хабре, как он устроен, какие ошибки допускают современные модели и почему корректно запускающегося кода недостаточно, чтобы считать торговую задачу решённой. В статье разбираем: ✦ как устроен датасет из 40

🔥186👍4🤩3

Signed Alexey Khoroshilov

9 Jul 2026, 12:09 UTC≈2,300 views21 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ Обновили наш финансовый бенчмарк для LLM — теперь глубже, чище и масштабнее Напомню, что мы в лаборатории ИИ Финама занимаемся разработкой модели LLM для финансов и трейдинга. И да, бенчмарки это важная часть на пути создания такой модели. В прошлый раз мы рассказывали, про наш бенч для домена финансов и трейдинга. Что нового: 🔹 Пофиксили проблемные вопросы в CFA-like Level 1 🔹 Добавили новый академический бен

🔥8👍741🤔1

8 Jul 2026, 10:28 UTC≈1,900 views33 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🚀🚀🚀 Kodacode release v1.0 + топовая модель Koda Pro на основе GLM 5.2 Прошёл больше года с первого публичного релиза KodaCode для VS Code — и сегодня мы выпускаем версию 1.0. Да и с лендинга убираем подпись «beta-тестирование». В v1.0 мы сильно обновили агента, улучшили модели. На нашем бенче из задач SWE-bench Verified качество старой Koda Pro выросло на +10 п.п.: Koda Pro old: 59% → 69% Koda Base: 35% → 45.1%

🔥17👍8🎉62

Signed Dmitry Zmitrovich

27 Apr 2026, 12:12 UTC≈2,750 views37 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🚀Наша новая модель NextEdit Suggestions. Обычный автокомплит предсказывает текст под курсором. А что если модель будет предсказывать следующее действие программиста — что он изменит, где и как? Это Next Edit Suggestions (NES). Модель смотрит на историю правок и предсказывает следующую правку в той же логике. Не только добавляет код — но и удаляет, переименовывает, рефакторит. И не только под курсором, а в любом мес

🔥26👏64👍1

Signed Dmitry Zmitrovich

20 Apr 2026, 11:15 UTC≈2,920 views20 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡QuantCode-Bench: бенчмарк для оценки способности LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии Мы представили QuantCode-Bench — бенчмарк для оценки способности больших языковых моделей генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии. Бенчмарк формализует задачу как последовательность вложенных требований: синтаксическая корректность, успешный бэктест в Backtrader, наличие сделок и

🔥13👍4👏2🥴1

Signed Alexey Khoroshilov

16 Apr 2026, 15:09 UTC≈2,480 views40 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuVideo

⚡️ Релиз KodaCode 0.9.0 Главное в этом релизе — экспериментальный удалённый доступ через Telegram! Отправляешь команду агенту с телефона, получаешь результат туда же. Без компьютера под рукой. Как это выглядит – на видео выше. Второе крупное новведение — голосовой ввод. Темп разработки ускоряется, и формулировать задачи агенту голосом становится естественным выбором — не только когда нет возможности печатать, но и

🔥2465👍3❤‍🔥1👎1

Signed Dmitry Zmitrovich

27 Mar 2026, 14:09 UTC≈2,970 views37 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🆕 Релиз KodaCode 0.8.0: мультимодальность и ветвление диалогов Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим. Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить отту

👍18🔥10🎉71👎1

Signed Dmitry Zmitrovich

3 Feb 2026, 14:44 UTC≈3,570 views40 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @kodacoderuPhoto

🆕 Большой релиз KodaCode 0.6.0: личный кабинет, новые модели и серьёзное обновление плагина Это одно из самых объёмных обновлений KodaCode за последнее время. 🟣 Во-первых, у нас появился личный кабинет с авторизацией и отображением лимитов 🟣 Во-вторых, линейка собственных моделей расширилась и теперь состоит из двух вариантов — Koda Base (ex. KodaAgent) и Koda Pro 🟣 В-третьих, агентный режим получил несколько систе

20🔥12👍8

Signed Dmitry Zmitrovich

28 Jan 2026, 10:16 UTC≈3,960 views41 reactionsread 7 August 2026
Photo

🚀Выпустили бенчмарк для замера моделей в области финансов и трейдинга! Помните, что мы еще трудимся над финансовой моделью в лаборатории ИИ «Финама». Мы проделали большую работу и у нас накопилось чем поделится. Первое с чего мы начали это создали бенчмарк, который всесторонне замерял бы модели в области финансов и сейчас про него. ✅ Собрали экзамен‑лайк бенчмарки: • CFA-like Level 1/2/3 — этика, учет, экономика, п

🔥24👍87😁1😱1

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @nlpcoreteam. 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

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.

Mentions

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.

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.

“NLP Core Team” (@nlpcoreteam), 3,571 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/nlpcoreteam.

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.