Channel
@real_ai_technologies
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
24subscribers
-1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001791681270 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @real_ai_technologies |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 11 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 October 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 9 October 2026 |
| On Telegram | t.me/real_ai_technologies |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 1 October 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 28 Sept 2026, 07:59 | 24 | -1 |
| 11 Aug 2026, 09:33 | 25 | no change |
| 7 Aug 2026, 12:27 | 25 | first reading |
20 posts held, back to 21 September 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 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 April 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
3 reactions across 3 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 66.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 2 | 66.7% | |
| 🤯 | 1 | 33.3% |
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 3 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 3 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 21 September 2025 to 7 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.
Переезд на новую площадку В связи с проблемами с доступом к Телеграму решили, что более подходящей площадкой для размещения новостей, событий и размышлений будет блог на нашем основном сайте – https://www.real-ai.ru/blog/ Приглашаем всех присоединиться – читать, активно комментировать, ставить лайки! Ну а на этом канале, к сожалению, гарантировать регулярные обновления не можем, поэтому пока приостановим постинг. …
Новый подход к прилагательным #технология Последний месяц занимались серьезной переработкой логики семантического анализатора. Основное направление – более универсальное понимание и представление прилагательных. Теперь прилагательные не нужно вносить в базу знаний и система умеет корректно встраивать их в модель. Для тестирования же нового функционала взяли наиболее подходящие фрагменты текста – ГОСТ на фланцевые …
Конференция в МИФИ #технология Посетили 5-го марта конференцию, проводимую в МИФИ акселератором технологических проектов. МИФИ выбрал для себя интересный вектор развития – укрепление сообщества выпускников. И данное мероприятие как раз объединило как команды с проектами, так и людей, обучавшихся в ВУЗе. В неформальной части хорошо пообщались с коллегами и обменялись контактами. В ходе же докладов задали вопрос с…
🤯1
В МИК не попали, пробуем силы дальше #продукт Получили на днях уведомление – наш проект не прошел отбор в Московский Инновационный Кластер (МИК), заявку на участие в котором подавали пару недель назад. Что ж, если эксперты нас не оценили – значит, были более релевантные направлению МИК проекты. Для нас же это возможность доработать заявку и попробовать свои силы в новом акселераторе технологических проектов, прово…
Параллели между нашим подходом и взглядами на познание личности #технология Удивительно было встретить в философско-богословской среде принципы, сходные с концептуальными основами нашей модели представления знаний. В конце 20 века в православном богословии получил распространение новый взгляд на познания личности, предложенный митрополитом Иоанном Зизиуласом. Он утверждал, например, что «Истинное бытие вне общения …
Новый год – новые мероприятия #продукт Активно следим за проводимыми мероприятиями, где можно заявить и наш семантический анализатор текста, и возможные продукты на его основе. Начало года пока не очень богато на различные форумы и конкурсы, но все же подали две заявки. Первая – в Академию инноваторов Московского Инновационного Кластера. Несколько лет назад мы принимали там участие, однако новых знаний, как и нетв…
🔥1
Вопросы к лингвистике #технология Лингвистика разделяет анализ текста на три уровня - морфологический, синтаксический и семантический. На каждом уровне предусмотрены базовые понятия и их характеристики. На морфологическом уровне база - это слова, а характеристики - части речи, а также род, падеж и пр. Проблема заключается в том, что одни и те же слова могут быть разными частями речи. Например, слово «мыла» может бы…
Еще больше наглядности в t2graph! #продукт Показывая наше решение заказчикам, часто слышали повторяющиеся вопросы – как наш семантический анализатор строит модели текста, как их применять, а также в чем отличие Real AI SA от нейросетевых решений. Изначально, для ответа на эти вопросы, разместили подробное описание на t2graph.ru. В ходе демонстраций сайта потенциальным пользователям получили фидбэк – читать слишком …
Прилагательные и действия – есть ли связь? #технология В основе нашего подхода к обработке текста лежит представление о том, что базой для формирования всех стоящих за словами понятий являются действия. В этом посте рассмотрим один не совсем очевидный момент, где это проявляется. В русском языке прилагательные не имеют прямой связи с действиями. При этом у схожих по морфологическим и синтаксическим признакам причас…
Улучшаем производительность #продукт В этом году мы реализовали много усовершенствований нашего парсера, повышающих его качество и эффективность – более чем в 3 раза увеличили базу знаний (БЗ), добавили возможность ведения пользовательских БЗ и др. Так как это стало сказываться на производительности Real AI SA, то провели его оптимизацию – усовершенствовали запросы к БЗ, переписали узкие места, исключили излишний ф…
Повышаем наглядность. Примеры на t2graph.ru #продукт В последнее время часто приходится рассказывать про нашу технологию обработки текста и про продукты на ее основе. Ключевая проблема – сложность быстрого донесения информации. Если начинать с основ, с формирования знаний в голове человека за счет получения обратной связи при выполнении действий – до практического сценария не всегда удается дойти. Если же сразу п…
Снова разбираем литературу #технология Завершили очередной этап обучения нашего семантического анализатора новым грамматическим конструкциям и понятиям. Для тестирования в этот раз выбрали фрагменты из классики – «Обломов» Ивана Гончарова. Вот некоторые интересные примеры и их модели, построенные Real AI SA: - По стенам, около картин, лепилась в виде фестонов паутина, напитанная пылью - Илья Ильич проснулся, проти…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @real_ai_technologies. 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.
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 28 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Real AI Technologies” (@real_ai_technologies), 24 subscribers as measured 28 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/real_ai_technologies.
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.