AI & Deep Learning
All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML Follow for quality content amid all the noise in #AI.
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI & Deep Learning
Канал AI & Deep Learning (@deeplearning005) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 015 подписчиков, занимая 10 976 место в категории Технологии и приложения и 35 734 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 015 подписчиков.
Согласно последним данным от 25 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 239, а за последние 24 часа — 0, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.83%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 413 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 270 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 6.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как developer, openai.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML
Follow for quality content amid all the noise in #AI.”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 26 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Загрузка данных...
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 26 августа | +1 | |||
| 25 августа | +1 | |||
| 24 августа | +4 | |||
| 23 августа | +4 | |||
| 22 августа | +6 | |||
| 21 августа | +4 | |||
| 20 августа | +2 | |||
| 19 августа | +50 | |||
| 18 августа | +5 | |||
| 17 августа | +6 | |||
| 16 августа | +4 | |||
| 15 августа | +10 | |||
| 14 августа | +7 | |||
| 13 августа | +6 | |||
| 12 августа | +8 | |||
| 11 августа | +9 | |||
| 10 августа | +6 | |||
| 09 августа | +9 | |||
| 08 августа | +2 | |||
| 07 августа | +38 | |||
| 06 августа | +7 | |||
| 05 августа | +7 | |||
| 04 августа | +16 | |||
| 03 августа | +6 | |||
| 02 августа | +10 | |||
| 01 августа | +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 |
