Channel
@zheltyi_ai
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
9,354subscribers
+15 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001373379552 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @zheltyi_ai |
| Created | Between 1 April 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 30 September 2026 |
| Measurements held | 15 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 30 September 2026 |
| On Telegram | t.me/zheltyi_ai |
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 100% 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 |
|---|---|---|
| 30 Sept 2026, 13:19 | 9,354 | -33 |
| 16 Sept 2026, 12:39 | 9,387 | -7 |
| 12 Sept 2026, 19:17 | 9,394 | +3 |
| 9 Sept 2026, 01:21 | 9,391 | +3 |
| 4 Sept 2026, 01:15 | 9,388 | +1 |
| 31 Aug 2026, 18:54 | 9,387 | +1 |
| 28 Aug 2026, 14:47 | 9,386 | -9 |
| 25 Aug 2026, 22:02 | 9,395 | +3 |
| 22 Aug 2026, 13:55 | 9,392 | +1 |
| 19 Aug 2026, 02:57 | 9,391 | +8 |
| 16 Aug 2026, 08:37 | 9,383 | +16 |
| 12 Aug 2026, 12:44 | 9,367 | +21 |
| 9 Aug 2026, 15:12 | 9,346 | +6 |
| 6 Aug 2026, 19:00 | 9,340 | +1 |
| 6 Aug 2026, 11:22 | 9,339 | first reading |
17 posts held, back to 12 November 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 32 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 17 posts for this entry, the most recent from 27 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
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.
813 reactions across 17 posts, in 19 distinct kinds. The most used accounts for 34.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 283 | 34.8% | |
| ❤ | 126 | 15.5% | |
| 👍 | 81 | 9.96% | |
| ❤🔥 | 63 | 7.75% | |
| 🥰 | 53 | 6.52% | |
| ⚡ | 50 | 6.15% | |
| 🤣 | 47 | 5.78% | |
| 🥴 | 28 | 3.44% | |
| 🏆 | 19 | 2.34% | |
| 😍 | 17 | 2.09% | |
| 🎉 | 16 | 1.97% | |
| 😁 | 9 | 1.11% | |
| 🐳 | 6 | 0.738% | |
| 🙏 | 4 | 0.492% | |
| 🤯 | 4 | 0.492% | |
| 👏 | 3 | 0.369% | |
| 👌 | 2 | 0.246% | |
| 🌚 | 1 | 0.123% | |
| 💯 | 1 | 0.123% |
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 17 of the 17 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 813 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 12 November 2025 to 27 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.
19 сентября наши спикеры выступят на Practical ML Conf 😎 — В 14:50 Даниил Гаврилов поучаствует в дискуссии о том, как исследования превращаются в продукты, почему иногда продукт появляется раньше статьи и какие результаты компании предпочитают вообще не публиковать. — В 15:30 Даниил Цимерман обсудит, где AI-агенты уже приносят измеримую пользу, а где пока остаются красивыми демками. — В 17:50 в зале «Код» Александ…
🔥17👍14🤣9⚡5❤4
⚡️Делимся двумя релизами, о которых рассказывали на Turbo ML Conf T-Search — открытый агент-ретривер для сложного многошагового поиска. Это специализированная модель на основе Qwen3-35B-A3B. Она не генерирует ответ, а за несколько шагов находит нужные фрагменты в документах. Попробовать модель в деле можно на Hugging Face, а почитать, как мы обучали агента многошаговому поиску — в статье на Хабре. Perseus — открыты…
🔥34👍15⚡13❤🔥2❤1
Sticker, posted without a caption
🐳4
✨ Пока ждем Turbo ML Conf предлагаем поиграть в мини-игру @LossMonkeyBot Всем же приятно смотреть как лосс падает? Пока fable делает вашу работу, можно вкатиться в макакинг 🦍 3 человека, которые попадут в начало лидерборда, заберут лего-банкоматы Т-Банк. Победителей объявим в комментариях 17 июля - за день до конференции!
🔥14🥴11❤5⚡2👌1
Владивосток, мы знаем, чем вы займетесь 27 июня 👀 Встречаемся на T-Meetup: R&D! Нас ждут доклады, полезные знакомства и общение с топами индустрии. В программе 3 доклада: → «Почему существуют задачи, которые нельзя решить обычной разработкой?» — Станислав Моисеев Поговорим, где проходит граница между разработкой и R&D, почему некоторые технологические вызовы невозможно решить стандартными инженерными подходами и з…
👍12🔥9🏆4
Получили ранний доступ к секретной модели Mistral: Le Gros Chaton — 30 трлн параметров, 256 тысяч экспертов. Подняли инференс на всём кластере, неделя прогрева — пока что сгенерировали только 10 токенов. Но это лучшие 10 токенов в нашей жизни. Правда, они пока только на французском. Так что начинаем обучение «Большой ко-Т».
🥰48🤣35🥴14🤯4🏆1👌1👍1
⚡️ Открываем регистрацию на Turbo ML Conf 2026! Соберемся, чтобы обсудить глубокие исследования, прикладной ML и инженерные системы. В программе три трека. ✨ Fundamental Advances & Exploratory R&D Поговорим об архитектуре и обучении современных моделей, их интерпретируемости, безопасном поведении и способности к рассуждению и самокоррекции. ✨ Applied ML at Scale & Business Impact Рассмотрим внедрение ML в продукт…
🔥16❤15⚡5😁2
Съездили в 🔤🔤🔤🔤🔤🔤 на AAMAS 2026, где у нас был oral с работой Enhancing Vision-Language Model Training with Reinforcement Learning in Synthetic Worlds for Real-World Success. В статье мы обучаем VLM-агентов через RL в дешевых синтетических средах: MiniWorld, Gym-Cards, ALFWorld и WebShop. Основная идея — если хотим, чтобы модель не просто красиво описывала картинку, а умела смотреть на состояние мира и делать послед…
❤27🔥21⚡12🤣3😁3🥴2
⚡️ Turbo ML Conf возвращается! Бронируем ваше 18 июля, чтобы обсудить тренды, кейсы и технологии в ML. В этом году помимо докладов у нас будут представлены демозоны с разными ML-решениями. Вы сможете представить продукт или платформу вашей компании, основанную на ML-технологиях. Если вам есть что показать — оставляйте заявку на сайте. Мы особенно заинтересованы в опыте использования CV, RecSys и NLP. Всем участник…
👍14⚡12❤5❤🔥4🐳1
Как эффективно объединить машинное обучение, разработку и эксплуатацию в устойчивую и масштабируемую систему? Обсудим на T-Meetup: MLOps в Нижнем Новгороде уже 9 апреля! Что будет в программе? → «Когда Kubernetes не справляется: как мы научили кластер жить под сильной батчевой нагрузкой» — Андрей Фунтиков Узнаем, как инфраструктурная команда ML Core прошла путь от регулярных падений под нагрузкой до уверенной рабо…
❤14🔥5
Приглашаем всех на хакатон BitGN PAC1 🚀 11 апреля в офисе на Свердловской набережной, 44с2, пройдет финальный день международного соревнования по созданию персональных AI-агентов. Что это такое? BitGN PAC — это соревнование, где участники создают свои собственные AI-агенты, которые будут решать различные задачи в симулированной среде. Вам предстоит написать ядро агента, подключить его к платформе BitGN через API и …
❤9🔥6😁4
Во-первых поздравляем всех с праздником масленицы! Во-вторых мы выпустили блогпост про геометрию многообразий внутри LLM: внутри красивые картинки, интересные фичи и интерактивные графики. Рекомендуем темп примерно один блин на главу, приятного аппетита!
❤🔥32👍16🔥11
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @zheltyi_ai. 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.
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 28 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total, of which the 24 where it ranks highest are shown above. 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 30 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Жёлтый AI” (@zheltyi_ai), 9,354 subscribers as measured 30 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/zheltyi_ai.
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.