ПостНаука
Open in Telegram
https://postnauka.org По вопросам сотрудничества: https://postnauka.org/link/letsdance_tg ПостНаука на других площадках: https://postnauka.org/link/linktr_sm
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel ПостНаука
Channel ПостНаука (@postnauka) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 21 128 subscribers, ranking 9 400 in the Education category and 31 570 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 128 subscribers.
According to the latest data from 16 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 184 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Verified (Officially confirmed by Telegram)
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.01%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.74% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 115 views. Within the first day, a publication typically gains 1 213 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as клетка, молекула, белок, излучение, лаборатория.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“https://postnauka.org
По вопросам сотрудничества: https://postnauka.org/link/letsdance_tg
ПостНаука на других площадках: https://postnauka.org/link/linktr_sm”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 17 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.
21 128
Subscribers
No data24 hours
+207 days
+18430 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+177
in 4 channels
June '26
+368
in 3 channels
Get PRO
May '26
+342
in 4 channels
Get PRO
April '26
+260
in 3 channels
Get PRO
March '26
+323
in 3 channels
Get PRO
February '26
+390
in 7 channels
Get PRO
January '26
+444
in 2 channels
Get PRO
December '25
+321
in 4 channels
Get PRO
November '25
+450
in 5 channels
Get PRO
October '25
+314
in 3 channels
Get PRO
September '25
+396
in 6 channels
Get PRO
August '25
+472
in 6 channels
Get PRO
July '25
+367
in 8 channels
Get PRO
June '25
+456
in 8 channels
Get PRO
May '25
+359
in 8 channels
Get PRO
April '25
+600
in 10 channels
Get PRO
March '25
+380
in 6 channels
Get PRO
February '25
+378
in 8 channels
Get PRO
January '25
+236
in 4 channels
Get PRO
December '24
+243
in 3 channels
Get PRO
November '24
+200
in 5 channels
Get PRO
October '24
+192
in 2 channels
Get PRO
September '24
+200
in 1 channels
Get PRO
August '24
+256
in 3 channels
Get PRO
July '24
+210
in 3 channels
Get PRO
June '24
+257
in 4 channels
Get PRO
May '24
+279
in 4 channels
Get PRO
April '24
+260
in 3 channels
Get PRO
March '24
+243
in 3 channels
Get PRO
February '24
+251
in 4 channels
Get PRO
January '24
+250
in 4 channels
Get PRO
December '23
+207
in 3 channels
Get PRO
November '23
+270
in 2 channels
Get PRO
October '23
+431
in 3 channels
Get PRO
September '23
+336
in 0 channels
Get PRO
August '23
+860
in 0 channels
Get PRO
July '23
+480
in 0 channels
Get PRO
June '23
+467
in 0 channels
Get PRO
May '23
+2 038
in 0 channels
Get PRO
April '23
+304
in 0 channels
Get PRO
March '23
+370
in 0 channels
Get PRO
February '23
+320
in 0 channels
Get PRO
January '23
+386
in 0 channels
Get PRO
December '22
+353
in 0 channels
Get PRO
November '22
+293
in 0 channels
Get PRO
October '22
+308
in 0 channels
Get PRO
September '22
+208
in 0 channels
Get PRO
August '22
+297
in 0 channels
Get PRO
July '22
+263
in 0 channels
Get PRO
June '22
+293
in 0 channels
Get PRO
May '22
+369
in 0 channels
Get PRO
April '22
+505
in 0 channels
Get PRO
March '22
+979
in 0 channels
Get PRO
February '22
+162
in 0 channels
Get PRO
January '22
+351
in 0 channels
Get PRO
December '21
+274
in 0 channels
Get PRO
November '21
+261
in 0 channels
Get PRO
October '21
+355
in 0 channels
Get PRO
September '21
+288
in 0 channels
Get PRO
August '21
+293
in 0 channels
Get PRO
July '21
+348
in 0 channels
Get PRO
June '21
+317
in 0 channels
Get PRO
May '21
+287
in 0 channels
Get PRO
April '21
+314
in 0 channels
Get PRO
March '21
+346
in 0 channels
Get PRO
February '21
+286
in 0 channels
Get PRO
January '21
+499
in 0 channels
Get PRO
December '20
+8 451
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 17 July | +3 | |||
| 16 July | +8 | |||
| 15 July | +12 | |||
| 14 July | +10 | |||
| 13 July | +18 | |||
| 12 July | +10 | |||
| 11 July | +12 | |||
| 10 July | +9 | |||
| 09 July | +13 | |||
| 08 July | +10 | |||
| 07 July | +12 | |||
| 06 July | +9 | |||
| 05 July | +17 | |||
| 04 July | +10 | |||
| 03 July | +9 | |||
| 02 July | +6 | |||
| 01 July | +9 |
Channel Posts
Это классическая задача на гибкость мышления из известного эксперимента психолога Нормана Майера. Эксперимент показывает: когда за предметом закреплена привычная функция, нам трудно представить, что его можно использовать иначе.
Предлагайте ответы в комментариях, а затем читайте о решении и о том, какую роль прошлый опыт играет в поиске новых задач: https://postnauka.org/video/56042
Помочь ПостНауке: Patreon и Boosty
| 2 |  Директор Школы образования ТюмГУ Ульяна Раведовская предлагает смотреть на образование через четыре идеологии — четыре разных ответа на вопрос: зачем вообще нужен университет?
В зависимости от того, в какой из этих логик работает университет, у него будут совершенно разные ответы на вопрос о целях образования.
Зачем университету длинный горизонт планирования и как ИИ меняет организацию обучения — слушайте в подкасте.
Слушать на других-платформах: https://postnauka.org/link/linktr_sm | 1 020 |
| 3 |  Проверьте, что вы знаете о совладании со стрессом и психологической защите: https://postnauka.org/tests/157563 | 1 236 |
| 4 |  Белки — это гораздо больше, чем просто еда. Практически всё, на что способны наши клетки и организм в целом, — результат их работы.
Почему вся жизнь зависит от белков? Смотрите в анимационном эксплейнере.
Этот эксплейнер сделан командой ПостНаука.Animate в 2017 году при поддержке Издательства Яндекса. Если вашей компании нужен похожий формат — пишите на animate@postnauka.org.
#ПостНаукаAnimate | 1 457 |
| 5 |  Парадокс Пиноккио — это один из вариантов парадокса лжеца.
Пиноккио говорит: «Мой нос сейчас вырастет». Если нос растет, значит, Пиноккио сказал правду. Но его нос может расти только во время лжи, следовательно, это была ложь. Если нос не растет, значит, Пиноккио соврал. Но если он соврал, его нос должен расти, а значит, он сказал правду.
Как решить парадокс: https://postnauka.org/longreads/87040
Курсы ПостНаука.Academy — для тех, кто хочет принимать решения, опираясь на научные знания. Выбрать и приобрести курс: https://postnauka.org/link/academy_sm | 1 569 |
| 6 |  Тексты, на которых обучается LLM, — результат эволюции, создавшей язык как инструмент описания и передачи информации о мире. Когда кто-то пишет «солнце светит», этот набор символов вызывает у другого человека представления, соответствующие определённому состоянию среды. Тексты — это отображение реальности в символах.
Чтобы эффективно предсказывать слово в тексте, модели недостаточно выучить статистику слов: ей приходится строить представление мира, который эти слова описывают. LLM не видит мира напрямую, но через текст реконструирует нечто похожее на его модель. Есть красивая параллель: слепоглухонемые дети, лишённые с рождения зрения и слуха, всё равно могут научиться языку, а некоторые из них учились в университете. Языковая модель тоже получает доступ к знанию об окружающем мире — через текст как единственный канал.
Означает ли это, что LLM «думает» и «понимает»? Разбираем с Михаилом Бурцевым: слушать или читать. | 1 550 |
| 7 |  В области редких заболеваний генетическое секвенирование стало способом поиска диагноза, который ранее занимал годы.
Пациент с задержкой развития, аномалиями развития или необъяснимыми мультисистемными симптомами может пройти экзомное или геномное секвенирование и получить диагноз в течение нескольких месяцев. Это имеет не только практическое, но и психологическое значение для семьи, которая может получить объяснение того, что происходит, и доступ к научно обоснованным рекомендациям.
Разбираем, как геномная медицина меняет повседневную клиническую практику: https://postnauka.org/longreads/157812
Этот материал создан командой ПостНаука.Specials совместно с «Фондом научно-технологического развития Югры». В нашем портфолио более 100 успешных спецпроектов — избранные можно найти на postnauka.org/link/specials_sm.
#ПостНаукаSpecials | 1 593 |
| 8 |  Мы всего лишь биороботы, которыми управляют гормоны
Курсы ПостНаука.Academy — для тех, кто хочет принимать решения, опираясь на научные знания. Выбрать и приобрести курс: https://postnauka.org/link/academy_sm | 1 598 |
| 9 |  «Сегодня философ должен профессионализироваться. Ему нужно печататься в научных изданиях, и это главное отличие современного философа от античного, который мог ограничиться устным философствованием. Современный философ должен заботиться о том, чтобы его услышали».
426 материалов по философии: https://postnauka.org/themes/philosophy | 1 709 |
| 10 |  Жизнь заставляет нас ежедневно искать ответы на вопросы: что приготовить на ужин, как найти работу, выбрать место отпуска... Существуют фундаментальные принципы, охватывающие весь спектр и условия принятия решений.
Об этом наш курс «Теория принятия решений»: https://postnauka.org/courses/28275
Помочь ПостНауке: Patreon и Boosty | 1 712 |
| 11 |  Вероятность заболеть смертельным заболеванием у человека удваивается каждые 8 лет начиная примерно с 40 лет. Каждая новая медицинская проблема повышает вероятность развития следующей, и этот процесс ощутимо ускоряется.
Как устроен механизм старения и можно ли его замедлить? Разбираем с экспертом в области биологии старения и долголетия Петром Федичевым: https://postnauka.org/talks/158031 | 1 866 |
| 12 |  Impact investing — это вложения в компании, проекты или фонды, которые одновременно приносят финансовую доходность и создают измеримый социальный или экологический эффект.
Однако сама концепция может вызывать скепсис. Почему — объясняет инвестор и инженер Алексей Фридлянд: https://postnauka.org/longreads/158049 | 1 885 |
| 13 |  Существует мнение, что чёрные дыры — пожиратели галактик и планет.
«Вспомним простой факт: Земля вращается вокруг Солнца и на Солнце не падает. Если Солнце заменить чёрной дырой с такой же массой, то Земля также не будет падать на чёрную дыру. Чёрные дыры — это не пылесосы, они притягивают так же, как остальные тела. Если у чёрной дыры есть звезда-спутник, она просто крутится вокруг неё. Чёрная дыра есть в центре нашей галактики, вокруг вращаются звёзды, и они не падают на неё, потому что у них есть угловой момент. Чёрные дыры не смогут, летая по Вселенной, всё поглотить, или это заняло бы бесконечное время, потому что пролететь необходимо очень близко», — астрофизик Сергей Попов.
Всё о чёрных дырах | 2 030 |
| 14 |  С помощью виртуальной реальности можно пытаться лечить деменцию. Объясняет Аллан Гоббс: https://postnauka.org/talks/158035 | 2 068 |
| 15 |  Сначала наши предки, вероятно, общались жестами, как современные шимпанзе, а набор звуков был небольшим и врождённым. Но когда ранние Homo стали использовать орудия, жестовое общение усложнилось. Трудности, вероятно, вызывали эмоциональные восклицания — разные в разных ситуациях.
Сообразительные члены группы могли по этим различиям угадывать причину эмоции. Отбор поощрял способность не сдерживать эмоциональные возгласы, замечать их и делать выводы. Постепенно рос спрос на различия между возгласами, чтобы соплеменникам было легче их понимать. Так могли сформироваться слова, различающиеся мелкими деталями — фонемами.
Проследите историю становления человека на курсе «Антропогенез: что сделало человека человеком». | 2 149 |
| 16 |  Только две структуры головного мозга имеют кору — это большие полушария и…?
На этот вопрос вы можете ответить в комментариях, а после — пройти наш тест о работе мозга. | 1 934 |
| 17 |  Когда в 1932 году Джеймс Чедвик открыл нейтрон, стало очевидно, что ядро атома состоит из еще более мелких частиц. Впоследствии это привело к созданию Стандартной модели — теории, которая описывает фундаментальные составляющие Вселенной.
Но и в ней до сих пор множество нерешенных загадок: https://postnauka.org/longreads/155962
Помочь ПостНауке: Patreon и Boosty | 2 090 |
| 18 |  За мощью современных ИИ-моделей стоят компромиссы, о которых редко говорят публично. Объясняет разработчик Аш Варданян: https://postnauka.org/longreads/158081 | 1 992 |
| 19 |  Ранний детский опыт может играть важную роль в формировании уязвимости к тревожным и депрессивным расстройствам.
Хронический стресс в детстве — например длительная разлука с матерью, нарушение привязанности или жизнь в небезопасной обстановке — может влиять на развитие систем мозга, связанных с реакцией на стресс. Это не означает, что расстройство обязательно возникнет, но такой опыт может повышать риск тревожных и депрессивных состояний во взрослом возрасте.
Откуда берется тревога и как отличить осмотрительность от расстройства | 2 121 |
| 20 |  Анализируя данные Тихо Браге, Кеплер устанавливал закон, который связывает периоды обращения планет и размеры их орбит. По сути, он подбирал параметры модели по данным. Если говорить совсем широко, это и есть один из ранних прообразов того, что сегодня называется машинным обучением.
У нас есть модель явления, есть данные, и мы подгоняем параметры модели под выборку, чтобы она как можно лучше описывала наблюдаемую реальность.
Современный искусственный интеллект делает нечто очень похожее. У нас есть модель — например, нейронная сеть. У нее есть параметры, то есть веса. Мы берем размеченные данные — например, изображения кошек и собак или рукописные цифры — и подбираем веса так, чтобы ошибка на этих данных была минимальной.
В основе ИИ лежат классические идеи — теория вероятностей, оптимизация и линейная алгебра. Доктор физико-математических наук Александр Гасников объясняет это на простых примерах: https://postnauka.org/talks/158082 | 2 143 |
