Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Сафронов репостит

Channel

Сафронов репостит

@sfrnv_repost

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

14subscribers

+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-1001399253882
TypeChannel
Username@sfrnv_repost
Descriptionsfrnv_repost
CreatedBetween 1 April 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded12 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/sfrnv_repost

Growth

147 August 2026 — 14 subscribers12 August 2026 — 14 subscribers7 August 202612 August 2026
2 measurements spanning 5 days. 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 13–15 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
12 Aug 2026, 01:4714no change
7 Aug 2026, 07:3714first reading

Engagement

20 posts held, back to 28 August 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 20 posts for this entry, the most recent from 1 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Photos
115
Videos
9
Links
335

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 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.

Video runtime
29s
Average length
29s

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

3 reactions across 3 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 33.3% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
133.3%
❤‍🔥133.3%
🔥133.3%

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 3reactions 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 28 August 2024 to 1 June 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 Jun 2026, 15:20 UTC4 views1 reactionsread 12 August 2026
Forwarded from @prompt_design

…у меня закончились идеи, - в последнее время все чаще и чаще слышу эту фразу от заядлых вайбкодеров. Человек автоматизировал некоторые из своих рутинных задач, написал несколько софтин для друзей, даже что-то попытался продать, но бизнес из этого не получился. Но параллельно с этим он попал в информационный пузырь вайбкодеров, которые круглые сутки создают проекты, оркеструют тысячами ИИ-агентов, рассказывают про но

❤‍🔥1

2 Apr 2026, 07:54 UTC8 views1 reactionsread 12 August 2026
Forwarded from @ProductsAndStartupsPhoto

Мы видим AI везде, кроме статистики Сегодня обсуждали парадокс, который, имхо, объясняет 90% разочарований от AI. Солоу, нобелевский лауерат по экономике, как-то заметил: Мы видим компьютеры повсюду, только не в показателях производительности Компании массово покупали компьютеры, но производительность не росла. Звучит знакомо? Собственно, тот же парадокс сейчас: Goldman Sachs пишет, что на макроуровне пока нет зн

🔥1

17 Mar 2026, 19:15 UTC7 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @aigencyworksPhoto

У языковых моделей есть чувство юмора. Проблема в том, что оно не совпадает с нашим Я давно слежу за тем, как прогрессирует юмор ИИ. У нас в редакции Техно даже есть внутренний бенчмарк для новых моделей. И вот недавно я наткнулся на прикольное исследование того, почему ИИ шутит именно так (по-разному). Алексей Тихонов (Inworld AI, первое место в SemEval MWAHAHA по автоматической генерации юмора) взял данные Quipslo

25 Feb 2026, 18:47 UTC9 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @eugene_rid

Модель выбора персоны В последнем абзаце будет передан привет. Но чтобы его понять, надо прочитать два абазаца ниже. Итак, у Антропика вышел новый рисеч. Напомню вам, на этапе предобучения (pretraining) модель учится предсказывать текст - по сути современные LLM, это сверхмощный автодополнитель. Чтобы хорошо предсказывать диалоги, истории, форумы - модель учится симулировать персонажей: реальных людей, вымышленных г

10 Feb 2026, 18:16 UTC10 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @annaskavitinaPhoto

Как Джон Боулби стал Джоном Боулби, создавая теорию привязанности 🙈 «Это было большой честью, когда весной 1938 года Джона Боулби проинформировали, что сама Мелани Кляйн (!) будет его супервизором. Уже самый первый представленный им случай задал атмосферу напряженной работы. «Я работал с маленьким гиперактивным мальчиком, пять дней в неделю, — вспоминал Боулби. — Он был тревожным, постоянно выбегал из комнаты и воз

6 Jan 2026, 09:11 UTC11 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @cryptoEssayPhoto

Менеджеры в Anthropic теперь тратят 70% времени на проверку AI-кода вместо написания своего. Вся ценность менеджмента - быть мостом между мышлением и действием - автоматизируется. Gartner прогнозирует, что к 2026 году 20% компаний вырежут половину менеджеров среднего звена. McKinsey ожидает 50-100 агентов на одного человека в зрелых внедрениях. AI работает. Но 95% компаний не получают возврат на инвестиции от AI вн

3 Dec 2025, 16:28 UTC8 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @mystmaypsy

Абсолютно каждый психолог сталкивается в своей практике с диагнозами. Иногда он видит их у своих пациентов, иногда подозревает, что видит, а иногда пациенты сами привносят их довольно буквально - словами через рот. В силу эпохи, в которой мы живем, и, конечно же, моды, чаще всего воздух в кабинете разносит слова «пограничное расстройство личности / ПРЛ», «нарциссизм» и «абъюз» Так, будучи пациентами, мы можем спраши

11 Nov 2025, 20:58 UTC6 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @tasteofrain

А может, кто-то помнит, как я рассказывал про Майкла Левина, наверное, моего самого большого любимчика в мире научных исследований сейчас. Если суперкоротко, то Майкл проводит исследования в области клеточного интеллекта и показывает, что ДНК точно не являются чертежами организма, более того, даже ДНК + среда не содержат достаточной информации для построения организма. Можете почитать оригинальный пост, а лучше посмо

11 Nov 2025, 20:58 UTC8 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @tasteofrain

Продолжу немножко телегу с Майклом Левиным и его исследованиями в области морфологии живых организмов. Одно из интересных параллельных исследований, которое Майкл делал совместно с Лео Пио-Лопезом и Бенедиктом Хартл заключается в изучении причин старения организмов. Дело в том, что мы до сих пор нифига не понимаем, как устроено старение, но главное – почему оно вообще происходит. Эти ребята по-сути замоделировали н

1 Oct 2025, 10:27 UTC9 viewsread 12 August 2026
Forwarded from @cryptoEssayPhoto

Сегодня продолжаем про влияние ИИ на рынки. Статья "Коузианская сингулярность", опять-таки про все ту же идею, про которую я писал свою статью о пост-коузианстве. Идея: ИИ кардинально снижает затраты на поиск информации, ведение переговоров и заключение контрактов. Это приводит к реогранизации процесса производства в экономике: - спрос на агентов похож на рынок труда, а предложение на рынок софта. спрос будет завис

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @sfrnv_repost. 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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Сафронов репостит” (@sfrnv_repost), 14 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/sfrnv_repost.

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.