Channel
@zarbotech
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
310subscribers
-33 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002095609219 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @zarbotech |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/zarbotech |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 00:24 | 310 | -31 |
| 6 Aug 2026, 21:33 | 341 | no change |
| 6 Aug 2026, 07:31 | 341 | -2 |
| 6 Aug 2026, 00:56 | 343 | first reading |
11 posts held, back to 20 April 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 11 posts for this entry, the most recent from 2 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
167 reactions across 11 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 43.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 72 | 43.1% | |
| 👍 | 48 | 28.7% | |
| ❤ | 23 | 13.8% | |
| 😁 | 11 | 6.59% | |
| ❤🔥 | 5 | 2.99% | |
| 🏆 | 2 | 1.20% | |
| 💯 | 2 | 1.20% | |
| 🆒 | 1 | 0.599% | |
| 🍓 | 1 | 0.599% | |
| 💊 | 1 | 0.599% | |
| 🦄 | 1 | 0.599% |
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 11 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 167reactions 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 20 April 2026 to 2 July 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.
🚚 Пока все обсуждают рост цен на бензин, бизнес уже начинает считать совсем другие цифры. Дорожает не только доставка заказов, а каждая перевозка товара: • на фотосессии; • в студии; • подрядчикам; • блогерам; • между складами. И это расходы, которые раньше многие просто не замечали. В новой статье мы разобрали: 1️⃣почему в России возник дефицит топлива и что происходит с ценами; 2️⃣насколько это уже влияет на лог…
🔥6👍3❤2
Disney такое и не снилось 👀 Говоря об AI фото и видео, мы привыкли к уже неотъемлемым генерациям с лишними пальцами, странной физикой и внезапно исчезающими предметами. Однако с анимацией как будто всё должно быть в разы проще — это же мультфильм, в нем мир не обязан быть реалистичным. Так и может ли AI заменить Disney? Да, определенно сможет. Но не без нюанса)💸 Ну, во-первых, действительно хорошие результаты почт…
🔥9❤5👍4😁2
❗️Про внедрение AI‑контента трубят все. Но почему он всё чаще раздражает? Каждый день мы видим всё больше нейрошедевров на просторах интернета, но вместо восхищения обращаем внимание на пластиковые лица, лишние пальцы, бессмысленные сюжеты. И у этого уже есть отдельный термин — AI‑slop. 🌀 Что такое AI‑slop*? Простыми словами, это контент, который сделали нейросетью за пять минут и выложили без особой доработки. Ка…
🔥7❤🔥4👍2
Восстание машин близко? 🤖 Пока мы листаем ленту, наши смартфоны и «умные» колонки уже оформляют заказы. Алгоритмы знают, что вам нужно, раньше вас! Читаем в статье о том: • Кто и как дал машинам право выбирать за нас 😡 • Что мы получим взамен (персонализация, экономия времени) и что можем потерять (приватность, контроль) • Как бизнесу попасть в шорт‑лист алгоритмов 👏 Будет полезно руководителям компаний, маркетоло…
🔥8👍6❤4
Как соковыжималка заставила нас покопаться в 3D 💀 Хотели, чтобы зритель поверил: сок в рекламе выжат прямо сейчас. Для шнековой соковыжималки нужно было показать, как напиток крутится под лопастями и красиво льётся в стакан. В теории достаточно одной симуляции, но на практике жидкость «проходила» сквозь стенки, и вместо красивого кадра на дне сцены образовывалась лужа 💩 Мы разделили процесс на две части. Внутреннее…
🔥9👍4😁4
Странная вещь: чем больше ассортимент у бренда, тем хуже его визуал. Замечали?😑 Открываешь крупный каталог, а там десятки почти одинаковых карточек: одинаковый свет, ракурсы, подача. Особенно в категориях, где товары отличаются мелочами (светильники, сантехника, техника, мебель). У брендов нет вкуса или глаз 🐵? Да нет, просто когда счёт идёт на сотни SKU, контент начинает производиться в режиме конвейера. Как избе…
👍6🔥5❤4
Хотели как лучше, а получилось… ну вы поняли 🐵 В 3D‑моделировании мы зачастую собираем модель только по фотографии, примерить её до передачи просто невозможно. Приходится сидеть и, как детектив, сравнивать идеальную фотографию товара и свой рендер, выискивая каждый миллиметр 🔍 Но человеческий глаз не всесилен, и легко упустить разницу в углах подлокотника или в высоте спинки дивана. Так нам пришла идея подключить A…
🔥8👍7😁5💊1
Всё, что известно официально про новую фичу в Grok Imagine от xAI, чтобы понять, чем она может быть полезна для e‑commerce Сейчас в веб‑версии Grok Imagine в бета‑режиме тестируется Agent Mode — «креативный агент» на бесконечном холсте. Основная идея в том, что вы формулируете задачу одним запросом, а «агент» сам ведёт весь процесс: планирует, генерирует, редактирует и доводит до финального результата на одной сцене…
👍7❤4🔥3
#ZarboBonus@zarbotech
👍5❤2💯2🍓1🦄1
Как появляется аэрогриль за полчаса 🚬 Мы не будем тащить вас в дебри уроков, просто включите видео и понаблюдайте, как из ничего рождается аэрогриль. Руки нашего моделлера, Blender и… никакой магии 🙂 Что в ролике? Чистый таймлапс процесса: от пустой сцены до готовой модели. За кадром 99 % родных инструментов Blender и пара авторских скриптов (от AutoUV для развёрток до GeoPress для «продавливания» геометрии). На ч…
🔥10👍3❤🔥1
Как заменить мебель в готовом интерьере и не убить на это 60 часов 💀 «Есть готовый интерьер. Нужно сделать примерно так же, но с другой мебелью и немного поменять интерьер». Звучит, как что-то из разряда быстро подправить. А потом открываешь исходники, и понимаешь, что предстоит полноценный продакшн. Потому что: 1️⃣модели от заказчика нужно доработать 2️⃣сцену собрать заново 3️⃣интерьер продумать 4️⃣свет выставить…
🔥7❤2🏆2👍1🆒1
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @zarbotech. 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 — 330,684 of 1,160,990entries 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.
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.
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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Zarbo о технологиях визуализации” (@zarbotech), 310 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/zarbotech.
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.