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AI & Deep Learning

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All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML Follow for quality content amid all the noise in #AI.

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📈 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 10 574 suscriptores, ocupando la posición 11 565 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 38 093 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 574 suscriptores.

Según los últimos datos del 27 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 266, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.62% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 417 visualizaciones. En el primer día suele acumular 277 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 28 junio, 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.

10 574
Suscriptores
+224 horas
+827 días
+26630 días
Archivo de publicaciones
https://auto-rt.github.io In this paper, we propose AutoRT, a system that leverages existing foundation models to scale up th
https://auto-rt.github.io In this paper, we propose AutoRT, a system that leverages existing foundation models to scale up the deployment of operational robots in completely unseen scenarios with minimal human supervision. AutoRT leverages vision-language models (VLMs) for scene understanding and grounding, and further uses large language models (LLMs) for proposing diverse and novel instructions to be performed by a fleet of robots

GitHub - black-forest-labs/flux: Official inference repo for FLUX.1 models https://github.com/black-forest-labs/flux

Final rankings (as of July 17, 2024): 1️⃣ OpenAI (1,287) 2️⃣ Anthropic (1,271) 3️⃣ Google (1,267) 4️⃣ DeepSeek (1,222) 5️⃣ Meta (1,207) 6️⃣ Mistral (1,157)

A very nice video, must watch if you are into Machine Learning Algorithms. ====== The moment we stopped understanding AI [AlexNet] https://www.youtube.com/watch?v=UZDiGooFs54

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