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 10 574 подписчиков, занимая 11 565 место в категории Технологии и приложения и 38 093 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 10 574 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 266, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.41%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.62% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 417 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 277 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 28 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.

10 574
Подписчики
+224 часа
+827 дней
+26630 день
Архив постов
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

How would you rate the quality of content in this channel?
Anonymous voting