Decepticon: یک عامل هوش مصنوعی برای تست نفوذ خودکار یک پلتفرم متنباز که مجموعهای از عوامل هوش مصنوعی تخصصی را برای انجام فعالیتهای مختلف از جمله جمعآوری اطلاعات، شناسایی آسیبپذیریها، بهرهبرداری و اقدامات پس از بهرهبرداری، گرد هم میآورد. این پروژه از LangGraph، Neo4j و محیط Docker با Kali Linux استفاده میکند و امکان خودکارسازی سناریوهای پیچیده تیم قرمز (Red Team) را فراهم میسازد. در حال حاضر، این سیستمه…

Channel
محمد داداش زاده
@seoforkids
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Cite this entry
242subscribers
-3 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 | -1001145726953 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @seoforkids |
| Created | Between 1 January 2017 and 30 April 2020— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 22 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 22 August 2026 |
| On Telegram | t.me/seoforkids |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 22 Aug 2026, 22:38 | 242 | -1 |
| 14 Aug 2026, 14:06 | 243 | -2 |
| 8 Aug 2026, 09:35 | 245 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:34 | 245 | first reading |
Engagement
11 posts held, back to 21 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 · 30 days
- 22.8%
- avg views ÷ 242 subscribers
- Avg views / post
- 55.3
- 8 posts measured
- Reaction rate
- 1.22%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 8
- of 11 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. It is computed over the 1 of 8 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 11 (21 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 442 |
| Reactions total | 1 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 09:35 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
- 11s
- Average length
- 11s
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.
Reaction mix
2 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 1 | 50.0% | |
| 🔥 | 1 | 50.0% |
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 2 of the 11 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 2reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 7 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
🎨 Image Processing Resize & Crop - Precise dimensions, percentage scaling, aspect ratio lock Format Conversion - WebP, AVIF, JPEG, PNG, GIF, TIFF, PDF support Filters & Effects - Blur, Sharpen, Grayscale, Sepia, Brightness, Contrast, Saturation Watermark & Text - Custom text overlays with position, opacity, and font size control Rotate & Flip - 90°, 180°, 270° rotation with horizontal/vertical flip Batch Processing -…
مدلهای زبانی بزرگ (LLM) ایدههایی را ارائه میدهند که به مراتب بیشتر از انسانها است. محققان ایدههای نه مدل مختلف را با ایدههای موجود در ۱۱,۶۸۳ مقاله علمی واقعی مقایسه کردند. شرایط برای همه یکسان بود: هم به انسانها و هم به مدلهای LLM مجموعهای از مقالات مرتبط قبلی داده شد و از آنها خواسته شد تا یک سوال علمی جدید پیدا کنند و یک روش برای آن پیشنهاد دهند. تفاوت اصلی نه در کیفیت یک ایده خاص، بلکه در تنوع رویکردها…
⚡️ مدل Celeris-1 با سرعت تولید بالا، به رتبه اول رسیده است - حدود 2086 توکن در ثانیه. بر اساس دادههای شرکت Artificial Analysis، این در حال حاضر بالاترین میزان سرعت در بین مدلهای تستشده است. در عین حال، مدل Celeris-1 بر روی پردازندههای گرافیکی (GPU) معمولی کار میکند، بدون استفاده از شتابدهندههای تخصصی. در تستهای داخلی، مدل Celeris در آزمون MMLU-Pro، 75.9% را کسب کرد: - GPT-5 mini - 78.5% - GPT-5 - 81.9% ام…
🚀 مایکروسافت، سیستم Skill Recorder را معرفی کرد: سیستمی که عملکرد شما را در صفحه نمایش به یک مهارت برای یک عامل هوش مصنوعی تبدیل میکند. اصل کار بسیار ساده است: شما یک بار یک کار را به صورت دستی انجام میدهید و برنامه، صفحه نمایش، تغییرات بین پنجرهها، صفحات بازدید شده، حافظه موقت و توضیحات صوتی را ثبت میکند. سپس GitHub Copilot موارد زیر را انجام میدهد: هدف → دنباله مراحل → SKILL.md → خودکارسازی این عامل تلاش م…
گوگل، سیستم هوش مصنوعی "Science One" را معرفی کرد که وظیفه آن اثبات هر ادعایی است. عوامل تحقیقاتی در حال حاضر قادر به جستجو در منابع، ارائه فرضیهها، انجام آزمایشها و نوشتن مقالات هستند. اما مشکلی همچنان وجود دارد: ارجاعات ساختگی، مغایرت بین متن و کد، و نتایجی که قابل تکرار نیستند. چارچوب Science One، تحقیق را حول محور زنجیره شواهد (Chain of Evidence) سازماندهی میکند. هر عدد، نتیجه، ارجاع و توضیح الگوریتم باید ب…
🔥1
⚡️ آزمایشگاه "Thinking Machines" توسط موریاتی، مدل "Inkling-Small" را منتشر کرد: یک مدل "Mixture of Experts" (MoE) متنباز با 276 میلیارد پارامتر که تنها 12 میلیارد پارامتر را برای هر توکن فعال میکند. این نسخه "کوچکتر" از مدل "Inkling" با 41 میلیارد پارامتر فعال، عملکرد بهتری داشته است: — Terminal-Bench 2.1: 64.7% در مقابل 63.8%; — HLE: 31.6% در مقابل 29.7%; — SWE-Bench Verified: 80.2% در مقابل 77.6%. این نتایج پ…
شرکت HuggingFace گزارشی تهیه کرده است که جزئیات حمله از دیدگاه آنها و کارهایی که توسط عامل (agent) انجام شده است را شرح میدهد: https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline یک نمایش بصری تعاملی نیز وجود دارد: https://huggingface-anatomy-of-frontier-lab-model-intrusion.static.hf.space/index.html این حمله... 5 روز به طول انجامید 🥺 (و این پس از آن بود که عامل، راهی برای نفوذ به سرورهای OpenAI پیدا ک…
(ECCV26 Oral) Live Avatar: Streaming Real-time Audio-Driven Avatar Generation with Infinite Length We present Live Avatar, an algorithm-system co-designed framework that enables real-time, streaming, and infinite-length interactive avatar video generation. It is powered by a 14-billion-parameter diffusion model that achieves 45 FPS on 5 H800 GPUs with 4-step sampling. Critically, it supports Block-wise Autoregressiv…
شرکت Anthropic مدل Claude Opus 5 را عرضه کرد جدیدترین مدل پرچمدار این شرکت اکنون در دسترس است. شرکت Anthropic، مدل Opus 5 را به عنوان مدلی برای کدنویسی پیچیده، وظایف مربوط به سیستمهای هوشمند، تحلیل و سناریوهای کاری طولانی مدت معرفی کرده است. ادعاهای مطرح شده: • عملکرد برتر در Frontier-Bench v0.1 برای مهندسی نرمافزار. • عملکردی تقریباً 3 برابر بهتر در ARC-AGI 3 نسبت به نزدیکترین رقیب. • نتایج قوی در OSWorld 2.0.…
⚡️ گوگل سه مدل جدید معرفی کرد: – Gemini 3.6 Flash: این مدل تقریباً 17 درصد توکن کمتری نسبت به مدل 3.5 Flash مصرف میکند، در حالی که از نظر کیفیت، عملکرد بهتری دارد. همچنین، قیمت آن کاهش یافته است، که خبر خوشی است. – Gemini 3.5 Flash-Lite: این مدل، نسخه بهروز شده و سریعتر از سری Flash-Lite است. سرعت پردازش آن تا 350 توکن در ثانیه است و عملکرد بسیار بهتری در وظایف مربوط به هوش مصنوعی دارد، اما قیمت آن کمی افزایش یا…
👍1
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @seoforkids. 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.
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 22 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“محمد داداش زاده” (@seoforkids), 242 subscribers as measured 22 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/seoforkids.
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.