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Notes from Sigrid Jin

@unleashxyz

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

422subscribers

+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	-1001563109828
Type	Channel
Username	@unleashxyz
Created	1 March 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded	7 August 2026
Last confirmed live	15 August 2026
Measurements held	2
Confirmed unchanged	2 times, most recently 15 August 2026
On Telegram	t.me/unleashxyz

Growth

2 measurements taken within a single day. 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 421–423 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
7 Aug 2026, 10:51	422	no change
7 Aug 2026, 04:47	422	first reading

Engagement

20 posts held, back to 20 November 2023 — 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.

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 24 November 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

54 reactions across 11 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 53.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
❤	29	53.7%
👍	22	40.7%
🥰	3	5.56%

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 14 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 54reactions 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 20 November 2023 to 24 November 2025, 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

24 Nov 2025, 12:41 UTC638 views4 reactionsread 7 August 2026

Forwarded from @continuouslearningmatthew

Slack Founder Steward Butterfield Q: 제품에서의 '취향(Taste)'을 어떻게 정의하시나요? 훈련될 수 있는 건가요? A: 네, 요리사가 훈련을 통해 더 맛있는 음식을 만들 수 있듯이 취향도 훈련될 수 있습니다. 대부분의 사람들이 제품의 디테일에 신경 쓰지 않기 때문에, 여기에 투자하면 큰 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 제프 베조스가 "당신의 마진은 나의 기회다"라고 했듯이, 저는 "당신의 무심함(우산을 기울이지 않는 것)은 나의 기회다"라고 생각합니다. Q: '거룩한 불만(Divine Discontent)'이라는 개념도 언급하셨는데, 어떤 의미인가요? A: 사용자들이 제품에 익숙해지면 기대치가 올라갑니다. 그래서 유틸리티 커브의 기준선 자체가 계속 이동합니다. 끊임없이 개선하지 않으면 도태됩니다. 구글 …

❤4

Signed Sigrid Jin

7 May 2025, 13:59 UTC≈1,000 views5 reactionsread 7 August 2026

📌 작은 청크 검색의 정확도를 높이는 Contextual BM25F 전략이 궁금하다면? RAG 시스템에서는 청크가 작을수록 BM25 알고리즘의 한계가 드러납니다. 이를 극복하기 위해 등장한 Contextual BM25F는 주변 청크의 문맥을 가중치로 반영하여 검색 정확도를 대폭 높일 수 있습니다. BM25와 BM25F의 차이는 무엇인지, 어떻게 Contextual BM25F가 문맥적 정보까지 고려하여 성능을 크게 향상시키는지, 실제 사례와 함께 가볍게 정리해봤어요! ✨ 더 나은 검색 품질이 필요한 분이라면 지금 바로 읽어보세요! https://blog.sionic.ai/introducing-contextual-bm25f

❤5

Signed Sigrid Jin

7 Apr 2025, 08:45 UTC747 viewsread 7 August 2026

https://blog.sionic.ai/llama4-token-editor Sionic AI 리서치 팀에 따르면, 지난 일요일 메타가 공개한 라마 4 Llama 4 는 한국어에 가장 친화적인 오픈소스 모델입니다. llama4의 토크나이저 구성이 한국어 표현 관점에서 기존 Llama3.3 대비 2.5배, 그리고 지금까지 한국어 지원 비율이 가장 높던 Qwen 대비해서도 크게 개선되었음을 알 수 있습니다. 이러한 한국어 BPE 토큰을 이해한다면 다양한 디바이스에서의 (NPU, GPU, FPGA) 구현과 저수준, 고성능이 필요한 토큰 생성 전략에 직접적으로 큰 도움이 될 수 있습니다. 특히 중국어와 같이 이상한 언어가 생성되는 문제를 해결할 수 있습니다. Sionic Llama4 Token Editor는 Llama, Qwen 계열 모델의 …

Signed Sigrid Jin

22 Mar 2025, 10:32 UTC578 views1 reactionsread 7 August 2026

때는 2025년 3월 18일 새벽... MCP (Model Context Protocol) 를 처음 경험하고 느낀 놀라움이 너무 기억에 남아요. 그래서 이 강의를 통해 MCP를 전파하기 위해 이 강의를 만들게 되었어요. 2020년 IntelliJ를 처음 접했을 때의 신세계, 2022년 ChatGPT에 이어, MCP는 LLM을 이용한 개발의 패러다임을 또 한 번 바꿀 것이라 확신합니다. https://blog.sionic.ai/mcp-intellij https://youtu.be/1iUBHt2LQ3g?si=VNZ9f-ELtssBkvPh

❤1

Signed Sigrid Jin

11 Mar 2025, 04:14 UTC631 viewsread 7 August 2026

Photo

Photo, posted without a caption

Signed Sigrid Jin

11 Mar 2025, 04:14 UTC531 viewsread 7 August 2026

Photo

Photo, posted without a caption

Signed Sigrid Jin

11 Mar 2025, 04:14 UTC487 views3 reactionsread 7 August 2026

https://github.com/sionic-ai/serverless-rag-mcp-server 요즘 Claude MCP를 통하여 RAG Agent를 만들고자 하는 분이 많으신 것 같습니다. 그래서 제가 Sionic AI 의 Storm Platform을 이용하여 MCP (model context protocol) 과 연동하여 강력한 서버리스 RAG Agent를 만들 수 있는 예제 코드를 작성하였습니다. 곧 블로그 아티클을 퍼블리시 하여 누구나 쉽게 MCP로 서버리스 RAG를 구성할 수 있는 방법을 한땀한땀 소개해드리겠습니다.

👍3

Signed Sigrid Jin

7 Feb 2025, 11:39 UTC557 views0 reactionsread 7 August 2026

https://www.meetup.com/awskrug/events/306046563/ ModernBERT는 최신 논문과 기법이 집약된 임베딩/리랭커 모델 구조이며, RAG 등 다양한 자연어처리 파이프라인의 핵심 모델로 활용되고 있습니다. 하지만 내부 구조가 복잡하여, 모델링 코드만 가지고는 이해하기 어려운 부분이 많지요. Sionic AI 의 새로운 오픈소스는 이러한 ModernBERT 유닛 테스트 기반으로 단계별로 학습할 수 있게 구성한 프로젝트입니다. 특히 PyTorch로 작성된 모델을 TensorFlow로 직접 변환하는 과정을 담고 있어, 각 레이어와 함수가 어떤 역할을 하는지 테스트 시나리오를 통해 명확히 파악할 수 있습니다. Sionic AI (사이오닉에이아이) 는 고객들이 기업의 데이터를 활용하여 AI 비즈니스를 효율적으로 운…

Signed Sigrid Jin

5 Feb 2025, 06:16 UTC506 views15 reactionsread 7 August 2026

안녕하세요, 이 채널을 다시 부활시키려고 합니다.

❤15

Signed Sigrid Jin

5 Feb 2025, 06:16 UTC515 viewsread 7 August 2026

ModernBERT는 최신 논문과 기법이 집약된 임베딩/리랭커 모델이며, RAG 등 다양한 자연어처리 파이프라인의 핵심 모델로 활용되고 있습니다. 하지만 내부 구조가 복잡하여, 모델링 코드만 가지고는 이해하기 어려운 부분이 많지요. 저희 사이오닉 AI의 오픈소스는 이러한 ModernBERT를 유닛 테스트 기반으로 단계별로 학습할 수 있게 구성한 프로젝트입니다. 특히 PyTorch로 작성된 모델을 TensorFlow로 직접 변환하는 과정을 담고 있어, 각 레이어와 함수가 어떤 역할을 하는지 테스트 시나리오를 통해 명확히 파악할 수 있습니다. 또한, TensorFlow로 변환됨에 따라 Spring/JVM 생태계에서도 손쉽게 모델을 서빙할 수 있는 장점이 있습니다. Python 환경에 국한되지 않고, Java/Kotlin 기반의 대규모 시스템에…

Signed Sigrid Jin

4 Apr 2024, 14:08 UTC≈1,350 views7 reactionsread 7 August 2026

Forwarded from @continuouslearningmatthew

Kyum(Blind cofounder) 1. 한국에서 글로벌 팀으로 넘어가서 많은 시행착오를 했고 그 것을 공유하고 싶다. 2. 한국 시장이 특별하다. 1. 단일 민족, 단일 언어 2. 수도권에 50% 밀집 3. 인당 GDP, 학력, 기술 이해도 높음. 그래서 한국에 있을 때 특수한 습관이 형성되고 해외에 나갔을 때 이를 반복적으로 사용하기 어렵다. - 한국의 큰회사는 대부분 사람들이 쓰고 잘 알고 있다. - 한국에 사는 내가 사용자이자 메이커이다보니, 직관중심의 제품개발이 가능하다. 3. 미국의 의사 커뮤니티 Doximity $6b - 공략할 수 있는 하위 세그먼트가 충분히(대한민국 시장 전체보다) 크다. → 내가 데이터를 소비하는 사람이 아니기 때문에 데이터 중심의 제품 기획/개발…

👍7

Signed Sigrid Jin

1 Mar 2024, 09:01 UTC≈1,120 views0 reactionsread 7 August 2026

Forwarded from @continuouslearningmatthew

AI로 바뀔 영역 중 하나가 로봇이고 그 분야에서 문제를 잘 정의하는 팀 중 하나. Excited to share: Figure raises $675M at $2.6B Valuation + OpenAI & Figure signed a collaboration agreement to develop next generation AI models for robots Series B investments from: - Microsoft - OpenAI Startup Fund - NVIDIA - Jeff Bezos (through Bezos Expeditions) - Parkway Venture Capital - Intel Capital - Align Ventures In addition, OpenAI & Figure signed a coll…

Signed Sigrid Jin

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @unleashxyz. 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 — 1,365,096 of 1,568,528entries 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.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

스타트업 투자 뉴스
@BraveAntInvestor · 531 post

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

Continuous Learning_Startup & Investment
@continuouslearningmatthew · 2,1735 posts

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

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

Master Channel
@channel · 48,2271 post

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

“Notes from Sigrid Jin” (@unleashxyz), 422 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/unleashxyz.

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.