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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Tech Crunch™
Канал Tech Crunch™ (@techcrunchtg) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 545 підписників, посідаючи 10 378 місце в категорії Технології та додатки та 55 284 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 545 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -280, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 2.75%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 0.70% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 318 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 81 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як iran, european, techtip, mixer, economy.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
"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 🌐