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@sentientkorea
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,947subscribers
-16 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002957743011 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @sentientkorea |
| Created | Between 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 August 2026 |
| On Telegram | t.me/sentientkorea |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 15 Aug 2026, 00:55 | 1,947 | -5 |
| 11 Aug 2026, 18:23 | 1,952 | -8 |
| 8 Aug 2026, 15:24 | 1,960 | -3 |
| 7 Aug 2026, 20:45 | 1,963 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:40 | 1,963 | first reading |
20 posts held, back to 2 July 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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. It is computed over the 7 of 12 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (2 July 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 743 |
| Reactions total | 13 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 20:45 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.
Measured directly from 6 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.
27 reactions across 15 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 59.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 16 | 59.3% | |
| ❤ | 11 | 40.7% |
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 15 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 27reactions 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 July 2026 to 6 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.
<오픈AGI 빌더스 데이 D-7> Open AGI Builders Day는 Sentient가 주최하는 행사로, AI 창업자와 개발자, 연구자, 투자자, 생태계 빌더들이 한자리에 모여 Open AI와 에이전트 인프라, AI 애플리케이션, 협업 지능의 미래를 탐구하는 자리입니다. 이번 행사는 Sentient의 리서치 "CryptoAnalystBench: Failures in Multi-Tool Long-Form LLM Analysis" 가 KDD 2026에 채택된 것을 기념하여 마련되었습니다. 해당 리서치는 다중 툴 환경에서 장문 분석을 수행하는 LLM의 실패 패턴을 체계적으로 분석하며, 실제 크립토 분석 시나리오에서 LLM이 직면하는 한계와 개선 방향을 탐구합니다. 📅 일시: 2026년 8월 13일 | 11:00–14:00 📍 장소:…
에이전트들은 데이터를 가져오고 사실을 정확히 파악할 수 있지만, 이를 모두 결합해 진정한 연구로 만드는 부분에서 한계에 부딪히기 시작합니다. 지각 있는 연구자들인 Darshan Tank와 Sidhant Rahi가 "CryptoAnalystBench: Failures in Multi-Tool Long-Form LLM Analysis"에서 이 문제를 다루며, 이 논문은 한국 제주에서 열리는 KDD 2026에 채택되었습니다. 논문 읽어보기 센티언트 논문 훑어보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
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오픈 AGI 빌더스 데이가 제주도로 향합니다! Open AGI Builders Day는 Sentient가 주최하는 행사로, AI 창업자와 개발자, 연구자, 투자자, 생태계 빌더들이 한자리에 모여 Open AI와 에이전트 인프라, AI 애플리케이션, 협업 지능의 미래를 탐구하는 자리입니다. 이번 행사는 Sentient의 리서치 "CryptoAnalystBench: Failures in Multi-Tool Long-Form LLM Analysis" 가 KDD 2026에 채택된 것을 기념하여 마련되었습니다. 해당 리서치는 다중 툴 환경에서 장문 분석을 수행하는 LLM의 실패 패턴을 체계적으로 분석하며, 실제 크립토 분석 시나리오에서 LLM이 직면하는 한계와 개선 방향을 탐구합니다. 📅 일시: 2026년 8월 13일 | 11:00–14:0…
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이번 주 오픈소스 AI Field Notes 2026년 7월 마지막 주, 오픈소스 AI가 크게 주목받았습니다. 대형 모델 공개와 함께 실용 도구, 보안·정책 이슈가 동시에 이어졌습니다. 오픈소스 모델 • Kimi K3: 3조 파라미터 규모 첫 오픈 모델로, 코딩·에이전트·비전에서 Claude·GPT 최신 모델과 거의 대등한 성능을 보였습니다. • Qwen-Image-3.0: 복잡한 레이아웃(신문, 시험지 등)을 한 번에 생성하며, 작은 글씨와 피부 질감이 거의 사진 수준입니다. • Mage-VL (4B): 실시간 영상에서 중요한 부분만 반응해 최대 3.5배 빠르게 동작합니다. 도구 & 프레임워크 • OpenWorker (앤드류 응): 데스크톱에 설치해 보고서 작성, 메일 정리, 일정 관리까지 직접 처리하는 오픈소스 동료 에이전트입니다…
소규모 농민들은 세계 식량의 33%를 생산하지만, 중간 상인들에게 그 가치의 최대 60%를 잃어버리며, 종종 실제 가격을 전혀 모른 채로요. 해결책은 오픈 소스 AI 공급망입니다: 사진 한 장으로 작물을 등급을 매기고, 먼 구매자들에게 그 원산지를 증명하여 가치가 농민들에게 남도록 하는 그런 공급망이죠. 센티언트는 이것을 구축하기 위해 4,200만 달러를 약속합니다 ↓ X 원문 보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
모두가 더 많은 스킬 = 더 나은 에이전트라고 생각합니다. 하지만 센티언트 연구원 Darshan Tank와 Baran Nama는 오히려 스킬을 더하는 것이 태스크를 해칠 수 있다는 점을 발견했습니다. 그들은 논문 "The Regression Tax"에서 숨겨진 비용 때문에 스킬이 만들어낸 성능 향상의 59%가 약 6,000회의 실행(run)에 걸쳐 상쇄되는 것으로 나타났다고 밝혔습니다. X 원문 보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
OfficeQA 퍼블릭 챌린지 우승자는 더 똑똑한 모델로 우승을 차지한 것이 아닙니다. 모델이 실패하기 어려운 환경을 만든 것이 핵심이었습니다. 우승자 MAYANK의 얘기를 함께 들어보시죠! X 원문 보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
Sentient, 13,483개의 AI 에이전트 실행 분석 결과 공개 Sentient가 OfficeQA Public Challenge에서 수집한 13,483개의 AI 에이전트 실행 기록을 분석해, AI 에이전트의 성공과 실패를 가르는 핵심 요인을 공개했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: • 문제의 난이도가 가장 큰 변수였습니다. 네 가지 하네스는 약 90%의 확률로 어떤 문제가 어렵고 쉬운지 동일하게 판단했습니다. • 특정 하네스가 압도적으로 뛰어나지는 않았습니다. 어려운 문제는 어떤 하네스를 사용해도 대부분 어려웠습니다. • 실패한 실행은 성공한 실행보다 약 50% 더 많은 단계를 수행하며, 토큰과 비용도 더 많이 소모했습니다. • 오류(Error)는 실패의 신호가 아니었습니다. 대신 같은 행동을 반복하며 진전 없이 루프에 빠…
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사람들은 예전보다 더 오래 살고 있지만, 그 어느 때보다도 더 외로운 노년을 보내고 있습니다. 센티언트는 건강한 노년(Aging Well)을 위한 오픈소스 AI 동반자가 이러한 현실을 바꿀 수 있다고 믿습니다. 가족에 대한 기억을 유지하고, 이상 징후를 조기에 발견하며, 결국 실제 사람과의 연결이 이루어졌을 때 비로소 성공으로 평가하는 AI 말이죠! 그렇기에 우리는 이러한 미래를 현실로 만들 개발자와 연구자들을 지원하기 위해 4,200만 달러 규모의 프로그램을 마련했습니다. ↓ 지원하기 X 원문 보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
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NeurIPS와 ICLM, 그 너머까지. Sentient 연구원들의 모든 논문을 한 곳에서 탐색하세요! *NeurIPS (Neural Information Processing Systems Conference): AI와 머신러닝 분야에서 세계 최고 권위의 국제학회 중 하나 *ICML (International Conference on Machine Learning): 머신러닝 분야에서 가장 권위 있는 국제학회 중 하나 논문 읽어보기 X 원문 보기 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
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Shubham Agrawal에게 Sentient Arena는 다른 팀들과 방을 공유하며 경쟁자임에도 불구하고 더 나은 결과를 함께 쫓는 것을 의미했습니다. 그것이 오픈소스 AI 해커톤이 가능하게 만드는 것입니다 ↓ 😊 센티언트 공식 채널 트위터|공지방|채팅방|디스코드|홈페이지
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7월 17일 오픈소스 AI 필드 노트 1. 오픈소스 모델 - 텐센트 훈위안 (Tencent Hunyuan): 295B 파라미터 Mixture-of-Experts 모델 공개. 추론·에이전트 워크플로우·실제 업무에 최적화. 코딩, 문서 처리, 금융 분석, 게임 개발, 프론트엔드 디자인 등에서 상위 50% 수준 성능. - 미스트랄 AI: Robostral Navigate 8B 모델 공개. 단일 RGB 카메라와 자연어 지시만으로 복잡한 환경에서 로봇을 이동시킬 수 있는 엠바디드 내비게이션 모델. LiDAR나 깊이 센서 없이도 작동하며, 바퀴형·다리형·비행형 로봇 모두 지원. - Bonsai 27B (PrismML): 아이폰에서 로컬로 실행 가능한 가장 큰 멀티모달 모델이라고 주장. 알리바바 Qwen 기반으로 Apache 2.0 라이선스. 노…
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Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @sentientkorea. 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.
Citation-graph rank — 1,400,979 of 1,478,351entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Sentient Official | 공지사항” (@sentientkorea), 1,947 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/sentientkorea.
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.