AI & Deep Learning
All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML Follow for quality content amid all the noise in #AI.
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام AI & Deep Learning
کانال AI & Deep Learning (@deeplearning005) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 116 مشترک است و جایگاه 10 714 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 34 618 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 116 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 159 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 12.69% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 411 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 276 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند developer, openai تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML
Follow for quality content amid all the noise in #AI.”
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.
در حال بارگیری داده...
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 15 سپتامبر | +4 | |||
| 14 سپتامبر | +9 | |||
| 13 سپتامبر | +8 | |||
| 12 سپتامبر | +7 | |||
| 11 سپتامبر | +15 | |||
| 10 سپتامبر | +10 | |||
| 09 سپتامبر | +3 | |||
| 08 سپتامبر | +5 | |||
| 07 سپتامبر | +3 | |||
| 06 سپتامبر | +8 | |||
| 05 سپتامبر | +3 | |||
| 04 سپتامبر | +5 | |||
| 03 سپتامبر | +11 | |||
| 02 سپتامبر | +12 | |||
| 01 سپتامبر | +11 |
| 2 | https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-8-flash/ | 754 |
| 3 | Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets
Kronos is the first open-source foundation model for financial candlesticks (K-lines), trained on data from over 45 global exchanges.
https://github.com/shiyu-coder/Kronos | 936 |
| 4 | https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 | 1 104 |
| 5 | https://openai.com/index/gpt-6-astra/ | 1 228 |
| 6 | https://z.ai/blog/glm-5.3-flash | 1 442 |
| 7 | Atomic chat has made running local models very efficient, they ship with turboquant and kv cache baked in, giving much better performance.
https://atomic.chat/ | 1 871 |
| 8 | Great News! MCP will now be stateless, this was a much awaited change. Read full blog:
https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28-release-candidate/ | 1 887 |
| 9 | https://gemini.google/overview/agent/spark/ | 1 919 |
| 10 | 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 | 2 038 |
| 11 | https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model | 1 963 |
| 12 | https://github.com/yc-software/qm | 1 784 |
| 13 | https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 | 1 788 |
| 14 | https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/ | 1 871 |
| 15 | 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 | 1 872 |
| 16 | https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5 | 1 708 |
| 17 | https://www.zdnet.com/article/claude-ai-shared-chats-indexed-by-google/ | 1 694 |
| 18 | https://github.com/hkuds/lightrag | 1 774 |
| 19 | 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 |
| 20 | https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-quickstart | 1 923 |
