Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Укрощение ИИ | Нейросети в преподавании

Channel

Укрощение ИИ | Нейросети в преподавании

@tamingofai

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

1,142subscribers

-6 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002096745970
TypeChannel
Username@tamingofai
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live24 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 24 August 2026
On Telegramt.me/tamingofai

Growth

1,1421,1481,1457 August 2026 — 1,148 subscribers7 August 2026 — 1,148 subscribers11 August 2026 — 1,146 subscribers17 August 2026 — 1,145 subscribers24 August 2026 — 1,142 subscribers7 August 202624 August 2026
5 measurements spanning 17 days, net -6. 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 1,141–1,149 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
24 Aug 2026, 17:531,142-3
17 Aug 2026, 20:581,145-1
11 Aug 2026, 18:521,146-2
7 Aug 2026, 23:461,148no change
7 Aug 2026, 14:371,148first reading

Engagement

18 posts held, back to 8 June 2026the 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
22.5%
avg views ÷ 1,142 subscribers
Avg views / post
257
2 posts measured
Reaction rate
2.33%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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 5 August 2026
Posts held18 (8 June 20265 August 2026)
Views total514
Reactions total12
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 23:46 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
12s
Average length
12s

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

99 reactions across 18 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 37.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥3737.4%
3030.3%
👍2020.2%
👏44.04%
🤝44.04%
🤔22.02%
🎅11.01%
🙏11.01%

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 99reactions 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 8 June 2026 to 5 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

5 Aug 2026, 08:37 UTC171 views1 reactionsread 7 August 2026

Kimi K3 и Qwen3.8-Max: две новые ИИ-модели из Китая, которые стоит попробовать не ради тестов Пока разработчики сравнивают количество параметров и результаты бенчмарков, обычному пользователю важнее другое: какую задачу модель способна взять на себя и сколько времени она поможет сэкономить. Разбираемся, где могут быть полезны новые Kimi K3 и Qwen3.8-Max. Kimi K3 стоит попробовать, когда обычного чат-бота уже недос

👍1

28 Jul 2026, 10:48 UTC343 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

Как получить полный текст любого видео с YouTube Иногда смотреть ролик целиком неудобно. Например, нужно быстро найти нужную мысль, сделать конспект, подготовить пост или загрузить текст в ИИ для анализа. Вот два простых способа получить транскрипт видео. 1. Встроенная расшифровка YouTube Откройте нужное видео и разверните описание под ним. Нажмите «Показать транскрипт». YouTube откроет полную расшифровку видео с т

5🤝4👏1🔥1

16 Jul 2026, 13:25 UTC423 views4 reactionsread 7 August 2026
Photo

🤖 16 июля отмечают День признания искусственного интеллекта, AI Appreciation Day Но этот день не только про восхищение технологиями. Это хороший повод спросить себя: 🧠 Где AI действительно экономит нам время? 🎨 Может ли машина быть творческим партнёром? ⚖️ Кто отвечает за ошибку алгоритма? 🔐 Какие данные мы готовы доверить цифровым помощникам? 👤 И что останется исключительно человеческим? Попробуйте поручить ей з

4

16 Jul 2026, 06:46 UTC378 views4 reactionsread 7 August 2026

ИИ как общий помощник команды: что это значит для преподавателей Anthropic представила Claude Tag — ИИ-ассистента, которого можно добавить в рабочий чат как участника команды. Его можно тегнуть, поручить задачу, а система сама разберет ее на этапы, использует доступные инструменты и отчитается в треде. Главное отличие от обычного Claude — это не личный чат, а общий ИИ-сотрудник команды. Он работает в многопользова

🔥4

14 Jul 2026, 18:39 UTC391 views3 reactionsread 7 August 2026

От семинара до созвона : новые речевые модели от Sber Ai Устали расшифровывать лекции и созвоны вручную? Что если ИИ будет слушать за вас 2 часа аудио и приносить готовый конспект? Sber представили GigaAM Multilingual и GigaChat Audio, решения для работы с речью, которые уже доступны в ИИ-помощнике. Главная ценность: поддержка записей до 2 часов, точность на языках СНГ, анализ интонаций и мгновенная навигация по

1🔥1🙏1

10 Jul 2026, 07:30 UTC445 views5 reactionsread 7 August 2026

🚀 OpenAI представила новое семейство GPT-5.6 и ChatGPT Work В линейку вошли три версии: Sol: флагман для самых сложных задач. Terra: сбалансированная модель для повседневной работы. Luna: самая быстрая и доступная версия. Одновременно появился ChatGPT Work, новый режим для выполнения полноценных рабочих задач внутри ChatGPT. Важное изменение: пользователи тарифов Free и Go получили доступ к GPT-5.6 Terra в ChatGPT W

👏3👍1🔥1

6 Jul 2026, 11:40 UTC558 views3 reactionsread 7 August 2026

Китай готовит детей к эпохе ИИ, а не защищает их от нее 29 июня 2026 года Госсовет КНР опубликовал новый пятилетний план развития образования на 2026–2030 годы. В нем есть формулировка, которая хорошо показывает масштаб замысла: Китай намерен продвигать обучение ИИ на всех этапах образования, повышать ИИ-грамотность учащихся и развивать способность ставить вопросы и решать проблемы. Что именно закладывает план: ИИ

2👍1

2 Jul 2026, 09:15 UTC499 views1 reactionsread 7 August 2026

Сколько вам нужно заплатить, чтобы вы месяц не пользовались ChatGPT и другими LLM? Экономисты попробовали оценить не выручку ИИ-компаний, а реальную пользу, которую пользователи получают от генеративного ИИ. В исследовании What is Generative AI Worth? американских пользователей спросили: согласились бы они на месяц отказаться от доступа ко всем генеративным ИИ-инструментам в обмен на деньги? Результат: в марте 202

🔥1

30 Jun 2026, 19:32 UTC519 views8 reactionsread 7 August 2026

🚀 Три ИИ-апдейта недели: мощные инструменты теперь на бесплатных планах Главная мысль недели: сильные ИИ-инструменты всё чаще доступны без платной подписки. Не «демка на 5 минут», а полноценные рабочие сценарии: агент, презентация, голосовой ассистент, заказ такси, сбор корзины, анализ фото. 🧠 Claude Sonnet 5: агентность для всех Anthropic выпустила новую модель, и она стала дефолтной для пользователей Claude Free

👍52🎅1

26 Jun 2026, 13:24 UTC580 views5 reactionsread 7 August 2026

🤔 Вы когда-нибудь задумывались: что если оценивать LLM не по математике, коду или экзаменам — а по… бреду? Мы привыкли судить модели по MMLU, задачам на reasoning, программированию и сложным тестам. Но в реальной жизни пользователи часто задают вопросы с неверной предпосылкой, выдуманным термином или очень уверенной, но бессмысленной логикой. И здесь главный вопрос уже не: «Может ли модель ответить?» А: «Может л

4🔥1

25 Jun 2026, 07:03 UTC516 views14 reactionsread 7 August 2026
Video

Mistral OCR 4: Переворот в работе с учебными материалами 🚀 Французский ИИ-гигант Mistral выпустил специализированную модель OCR 4, которая превращает хаос из сканов и PDF в идеальную цифровую структуру. Обычные OCR-системы просто выдают «плоский» массив текста. Mistral OCR 4 работает иначе: модель понимает контекст, структуру и верстку. Чем Mistral OCR 4 полезен преподавателям и студентам? 📐 Распознавание сложных ф

🔥86

18 Jun 2026, 09:22 UTC555 views7 reactionsread 7 August 2026

А что если студенты будут сами придумывать себе задания? Новое исследование проверило идею: можно ли дать студентам ИИ-систему, которая помогает создавать персонализированные задания по программированию — под их интересы, но всё ещё в рамках учебных целей курса. Проще говоря, студент выбирал тему, например игру, кибербезопасность или что-то из своих интересов, а система на базе GPT-4o генерировала для него задание,

👍4🔥3

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

Citation-graph rank — 285,908 of 1,604,161entries 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.

Mentions

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.

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 24 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Укрощение ИИ | Нейросети в преподавании” (@tamingofai), 1,142 subscribers as measured 24 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/tamingofai.

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.