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 11 116 подписчиков, занимая 10 714 место в категории Технологии и приложения и 34 618 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 116 подписчиков.
Согласно последним данным от 15 сентября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 159, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.69%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 411 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 276 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- 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 16 сентября, 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 | |
| 15 сентября | +4 | |||
| 14 сентября | +9 | |||
| 13 сентября | +8 | |||
| 12 сентября | +7 | |||
| 11 сентября | +15 | |||
| 10 сентября | +10 | |||
| 09 сентября | +3 | |||
| 08 сентября | +5 | |||
| 07 сентября | +3 | |||
| 06 сентября | +8 | |||
| 05 сентября | +3 | |||
| 04 сентября | +5 | |||
| 03 сентября | +11 | |||
| 02 сентября | +12 | |||
| 01 сентября | +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 |
