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@web3subin
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
9,877subscribers
-146 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001588820796 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @web3subin |
| Created | 11 May 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 19 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/web3subin |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 62% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 02:55 | 9,877 | -14 |
| 12 Sept 2026, 14:18 | 9,891 | -17 |
| 8 Sept 2026, 17:18 | 9,908 | -31 |
| 3 Sept 2026, 14:17 | 9,939 | -9 |
| 31 Aug 2026, 07:54 | 9,948 | -5 |
| 28 Aug 2026, 16:18 | 9,953 | -7 |
| 25 Aug 2026, 07:13 | 9,960 | -13 |
| 22 Aug 2026, 03:58 | 9,973 | -10 |
| 19 Aug 2026, 02:02 | 9,983 | -16 |
| 16 Aug 2026, 06:08 | 9,999 | -6 |
| 14 Aug 2026, 15:45 | 10,005 | +3 |
| 13 Aug 2026, 06:27 | 10,002 | -2 |
| 12 Aug 2026, 03:42 | 10,004 | -6 |
| 11 Aug 2026, 01:55 | 10,010 | -6 |
| 9 Aug 2026, 23:37 | 10,016 | +3 |
| 8 Aug 2026, 21:05 | 10,013 | -3 |
| 7 Aug 2026, 19:21 | 10,016 | -5 |
| 6 Aug 2026, 19:00 | 10,021 | -2 |
| 6 Aug 2026, 03:32 | 10,023 | first reading |
26 posts held, back to 4 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 37 pages of 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 26 posts for this entry, the most recent from 28 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
248 reactions across 21 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 50.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 126 | 50.8% | |
| 👍 | 73 | 29.4% | |
| 🔥 | 35 | 14.1% | |
| 🥰 | 8 | 3.23% | |
| 😁 | 4 | 1.61% | |
| 😢 | 2 | 0.806% |
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 23 of the 26 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 248 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 26 most recent posts we hold, published 4 July 2026 to 28 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.
ai 발전과 규모의 경제를 매일 체감하며 본인이 타인보다 잘한다고 생각하는 영역의 아비트라지는 보이는 순간 바로 행해야 한다. 그 아비트라지는 길지 않다. 당장의 아비트라지가 크지 않더라도 짧은 아비트라지를 계속 찾아나가야 한다. 정말 하고 싶은 / 좋아 하는 것을 계속 가져가야 한다. 모든 것을 베팅하는 것은 도박이지만, 본인만의 씨앗은 언제 어떻게든 꽃을 피울 수 있으며 이를 가져가는 것은 합리적인 선택에 가깝다. 그리고 항상 기록할 것. 방향성이 확실하지 않다면 해야 하는 것은 (1) 체력 (2) 모국어 포함 언어 (3) 사고력을 늘려야 한다. 빠른 세상에는 다양한 부채가 쌓이고, 언어와 인지 역량은 공통적 부채이다. taste는 단순한 취향이 아닌 생각 자체의 미감이다.
👍20❤4
그렇다면 요새 제 최근 인생 소비 기준 잠깐 놓아줘야하나의 최우선순위인 Claude를 구독해지하면 Opus6이 나오지 않을까요?
❤5
어제 정말 월급 전 약간의 현금이 필요하여 BTC를 살짝 팔았는데 제가 제물이었나봐요
❤6😢2
순서가 많이 흥미롭네요. 탑3가 Claude > GPT > Grok 그리고 바로 뒤에 Kimi, Qwen, Muse (Meta), DeepSeek 그리고 한국에 Motif가 잘하는 것 같고, 그외에도 독파모 Upstage, SK, LG 등 한국이 Mistral 보다 잘해졌으며 전체적으로 위상이 꽤 높아지는 중. 아직 갈 길이 멀지만 그래도 한국 화이팅 https://artificialanalysis.ai/
🥰8❤5🔥2
해시드 플랫폼팀에서 AI Ecosystem Growth 인턴을 모집합니다! 저희 Nitro 이니셔티브를 같이 운영할 분을 찾고 있습니다. Nitro는 올해 1월 Hashed Vibe Labs라는 이름으로 시작한 프로그램이고, AI를 적극적으로 쓰는 극초기 팀들과 함께합니다. 하는 일 - 워크샵, 멘토링 세션, 데모데이 등 프로그램 기획과 실행 서포트 - 빌더 커뮤니티 온오프라인 접점 설계, 소셜 채널 운영 - 홍보 콘텐츠 기획과 제작 - 공동 주최사, 스폰서, 협력사 실무 조율 - 해커톤과 밋업 현장 운영 - 참여자 데이터 정리 → 결과 리포트 작성 이런 분 - AI 생태계와 빌더 커뮤니티에 관심 있는 분 - 여러 건이 동시에 돌아갈 때 순서를 스스로 잡는 분 - 영어 자료 리딩과 기본 커뮤니케이션 가능한 분 - 커뮤니티 운영이나 그로…
❤8
입추가 지나니 날씨가 정말 좋네요. 다들 이번 주도 화이팅입니다🙂
❤19
제프 딘의 필모를 보니 동기부여가 되었습니다....
❤7
구글의 수석과학자 제프 딘 퇴사. 구글 사번 30번, 1999년 입사, 그 이후 구글의 AI를 포함한 수 많은 역사를 써내려온 레전드 개발자. 이후 새로운 창업은 ML/Science/Engineering을 AI를 통한 자동화를 목표로 한 회사 DiscoveryLoop. 진짜 말도 안되는 건 초기 팀원이 구글에서 남긴 역사적인 기록들...진짜 GOAT of GOAT > Between us, we have pioneered massive scale computing and led the creation of critical infrastructure, products, and foundational AI advances that the world relies on, including multiple generations of Google S…
❤6
근래 아침과 저녁 틈틈히 Kaggle에서 열심히 AI 대회를 참여해보고 있습니다. 특히나 밤에 Loop을 돌리고 대략 아침 7.5시~9시 사이에 결과를 해석하는 루틴을 보내고 있습니다. Kaggle을 다시 시작한 이유는 단순합니다. 오랜만에 다시 AI를 에이전트 레벨이 아닌 코드 레벨에서 탐구하는 경험이 필요하다고 느꼈습니다. (1) 회사에서 주워듣는 여러 AI 방법론 (주로 RL 테크닉) 테스트와 (2) 제가 기존에 알고 있던 AI 방법론과 그 변천사 등 이제는 짧은 시간 내에 학습과 동시에 실험 돌리며 전체적인 저만의 AI를 바라보는 해상도를 높이고 있습니다. Kaggle과 같이 제한적인 환경이 빠른 이론 학습과 적절한 참교육에는 매우 도움이 된다고 느껴지네요. Kaggle에는 크게 3가지 유형의 대회가 있습니다. (1) Metric …
👍11🔥3❤1
주말에 Kaggle에서 보인 익숙한 이름🤔 Pokemon TCG 강화학습 공부하기 재밌고 좋네요.
❤4
이번에 국장을 배아파하면서 관전한 입장에서 매수 타이밍은 꽤 있었으나 단기적으로는 희망회로에서 스스로 잘 팔았을까 하면 저는 못팔았을 것 같아요. 제 기존 성향 상 추매하다가 평단가 아래로 온 상황이 아니었을까 싶네요. 매매는 다를 수 있으나 투자는 장기전이자 어느 정도의 분산이 중요하다는 것을 또 새기게 되네요 저는 비트로 탈탈잃어 현금이 없긴 하지만, 하이닉스 이번 아래꼬리쯤 오면 그래도 매수 고민해봅니다. 그 전까지는 투자 신경안쓰고 향후 3년 이후의 미래 근로소득을 위해 갈고 닦는 게 저에게 더 득되는 선택이라는 믿음으로 사는 중입니다.
👍17❤3
opus5가 fable5보다 가볍고 빠르고, 특히 성능은 체감도 비슷한 것 같고 이전 sonnet 4.5에서 느꼈던 알잘딱갈센스러운 부분도 있어서 좋네요. 다만 ai들의 문체가 점점 slop스럽게 가고 있어서 이건 이제 개인화된 스킬이 필수로 느껴지네요. 현재 codex/claude 합쳐서 3-4개 정도 구독을 유지하고 있으며 다음과 같은 상태입니다. - coding & loop: 5.6 sol xhigh - 단일 질의: 5.5 Instant / 5.6 pro - web dev/docs/design: opus5 - simple web automation: chrome extension claude - 비용효율적 단순 작업 및 우회(?)작업: composer 2.5 grok과 중국 선진 모델도 사용해봐야 하는데 아직 개인적인 작업에 쓸 일…
👍11❤1
Showing the 12 most recent of 26 posts we hold for @web3subin. 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 22 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ordinary subinium” (@web3subin), 9,877 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/web3subin.
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.