AI & Deep Learning
All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML Follow for quality content amid all the noise in #AI.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram AI & Deep Learning
El canal AI & Deep Learning (@deeplearning005) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 015 suscriptores, ocupando la posición 10 976 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 734 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 015 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 239, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.83%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.45% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 413 visualizaciones. En el primer día suele acumular 270 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 6.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como developer, openai.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML
Follow for quality content amid all the noise in #AI.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Carga de datos en curso...
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 26 agosto | +1 | |||
| 25 agosto | +1 | |||
| 24 agosto | +4 | |||
| 23 agosto | +4 | |||
| 22 agosto | +6 | |||
| 21 agosto | +4 | |||
| 20 agosto | +2 | |||
| 19 agosto | +50 | |||
| 18 agosto | +5 | |||
| 17 agosto | +6 | |||
| 16 agosto | +4 | |||
| 15 agosto | +10 | |||
| 14 agosto | +7 | |||
| 13 agosto | +6 | |||
| 12 agosto | +8 | |||
| 11 agosto | +9 | |||
| 10 agosto | +6 | |||
| 09 agosto | +9 | |||
| 08 agosto | +2 | |||
| 07 agosto | +38 | |||
| 06 agosto | +7 | |||
| 05 agosto | +7 | |||
| 04 agosto | +16 | |||
| 03 agosto | +6 | |||
| 02 agosto | +10 | |||
| 01 agosto | +2 |
| 2 | https://gemini.google/overview/agent/spark/ | 847 |
| 3 | Grok 4.6 achieves frontier intelligence across several agentic coding and knowledge work benchmarks. It matches GPT-5.6 Sol on the Artificial Analysis Intelligence Index, which is a composite score of nine benchmarks.
https://x.ai/news/grok-4-6 | 1 203 |
| 4 | https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model | 1 454 |
| 5 | https://github.com/yc-software/qm | 1 399 |
| 6 | https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 | 1 459 |
| 7 | https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ | 1 603 |
| 8 | TabFM (Tabular Foundation Model) is a pretrained tabular foundation model developed by Google Research for tabular data regression and classification.
At inference time, TabFM does not require training parameters on your dataset; instead, it leverages in-context learning by reading your training data as "context" to make instant predictions on new test samples.
https://github.com/google-research/tabfm | 1 754 |
| 9 | https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5 | 1 659 |
| 10 | https://www.zdnet.com/article/claude-ai-shared-chats-indexed-by-google/ | 1 690 |
| 11 | https://github.com/hkuds/lightrag | 1 774 |
| 12 | TabFM (Tabular Foundation Model) is a pretrained tabular foundation model developed by Google Research for tabular data regression and classification.
At inference time, TabFM does not require training parameters on your dataset; instead, it leverages in-context learning by reading your training data as "context" to make instant predictions on new test samples.
https://github.com/google-research/tabfm | 1 |
| 13 | https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-quickstart | 1 923 |
| 14 | https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2078754377473601787 | 1 738 |
| 15 | https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/ | 1 792 |
| 16 | https://github.com/0xNyk/council-of-high-intelligence | 1 986 |
| 17 | https://opencv.org/opencv-5/ | 2 010 |
| 18 | https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5 | 2 204 |
| 19 | https://github.com/cloudflare/security-audit-skill | 2 237 |
| 20 | https://x.com/OpenAI/status/2070555272230384038?s=20 | 2 092 |
