Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Книжный куб
Channel Книжный куб (@book_cube) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 399 subscribers, ranking 2 568 in the Books category and 45 945 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 399 subscribers.
According to the latest data from 27 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 175 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.91% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 745 views. Within the first day, a publication typically gains 1 427 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 21.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 June, 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 Books category.
Два нобелевских лауреата этого года по физике использовали физические инструменты для разработки методов, которые являются основой современного мощного машинного обученияЕсли кратко, то - Джон Хопфилд придумал нейронную сеть своего имени, которая может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации. - Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфельда в качестве основы для новой сети, использующей метод «машины Больцмана», чтобы научить распознавать характерные элементы в данных определенного типа. А также он был одним из исследователей, предложивших использовать метод обратного распространения ошибки для тренировки многослойной нейронной сети. Интересно, что сам Людвиг Больцман, в чью честь была названа "машина Больцмана", был основателем статистической механики и молекулярно-кинетической теории. Но в 1906 году он покончил с собой, что было связано с депрессией из-за того, что его идеи о статистической физике в то время не находили понимания в физическом сообществе. А теперь его далекие последователи, что развили его идеи в сторону ML (что не очень связано с физикой), получают Нобелевскую премию по физике. В общем, хайп вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта добрался и до Нобелевского комитета по физике. #AI #ML #PopularScience #Physics #Math #Statistics
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
