ru
Feedback
AI & Deep Learning

AI & Deep Learning

Открыть в Telegram

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 10 474 подписчиков, занимая 11 770 место в категории Технологии и приложения и 39 207 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 474 подписчиков.

Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 288, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.78%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.98% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 338 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 312 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 19 июня, 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.

10 474
Подписчики
+324 часа
+527 дней
+28830 день
Архив постов
Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights https://arxiv.org/pdf/2603.12228

Given only a compiled binary and its documentation, agents must architect and implement a complete codebase that reproduces the original program's behavior. https://programbench.com/

Thank you all for your support ❤️❤️🚀🚀💝🦾 Follow [@deeplearning005](https://t.me/deeplearning005) for more quality AI updat
Thank you all for your support ❤️❤️🚀🚀💝🦾 Follow [@deeplearning005](https://t.me/deeplearning005) for more quality AI updates

Warp is an agentic development environment, born out of the terminal. Use Warp's built-in coding agent, or bring your own CLI agent (Claude Code, Codex, Gemini CLI, and others). https://github.com/warpdotdev/warp

LeWorldModel: Stable End-to-End Joint-Embedding Predictive Architecture from Pixels This is the first breakthrough from Yann LeCunn (Former Meta Chief AI Scientist) . This is a very interesting paper on world models, must read. https://arxiv.org/pdf/2603.19312