AI & Deep Learning
All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML Follow for quality content amid all the noise in #AI.
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI & Deep Learning
Канал AI & Deep Learning (@deeplearning005) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 11 116 підписників, посідаючи 10 714 місце в категорії Технології та додатки та 34 618 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 116 підписників.
За останніми даними від 15 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 159, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.69%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 411 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 276 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як developer, openai.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“All about Deep Learning, LLMs #deeplearning #deep_learning #AI #ML
Follow for quality content amid all the noise in #AI.”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 16 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 15 вересня | +4 | |||
| 14 вересня | +9 | |||
| 13 вересня | +8 | |||
| 12 вересня | +7 | |||
| 11 вересня | +15 | |||
| 10 вересня | +10 | |||
| 09 вересня | +3 | |||
| 08 вересня | +5 | |||
| 07 вересня | +3 | |||
| 06 вересня | +8 | |||
| 05 вересня | +3 | |||
| 04 вересня | +5 | |||
| 03 вересня | +11 | |||
| 02 вересня | +12 | |||
| 01 вересня | +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 |
