Tech Crunch™
Your ultimate source for the latest tech news, trends, and innovations. Stay informed and ahead of the curve with in-depth coverage of startups, gadgets, AI, cybersecurity, and more. 📥: @Rasbrook
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Tech Crunch™
کانال Tech Crunch™ (@techcrunchtg) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 545 مشترک است و جایگاه 10 378 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 55 284 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 545 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -280 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 2.75% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 0.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 318 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 81 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند iran, european, techtip, mixer, economy تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Your ultimate source for the latest tech news, trends, and innovations. Stay informed and ahead of the curve with in-depth coverage of startups, gadgets, AI, cybersecurity, and more.
📥: @Rasbrook”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
"answer like a struggling student" wasn't enough to make them play the role convincingly.
✏️ Gemini 3.1 Flash Lite, Claude Haiku 4.5, and GPT-5.4-mini were given 379 algebra problems and assigned five different student personas. Yet they failed at the task: whether the model was an "A student" or a "poor student," its accuracy stayed between 96.8% and 100%.
The issue is that the model already knows the correct answer and struggles to suppress its own capabilities. So the authors split the task into two stages: first, a separate algorithm models what a student knows and where they are likely to make mistakes; then, an LLM explains the student's answer. This produced more plausible performance differences: the "near-expert" student scored 85.2% accuracy, the average student 57.8%, and the struggling student 44.1%.
👨 The authors acknowledge that they have not yet compared their virtual "students" with real ones. So for now, this is more a method for teaching AI to make believable mistakes than an accurate model of how humans learn.
🔥 — yes, AI can be better than a human
😱 — no, it's just "special effects"
@TechCrunchTg 🌐