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 11 015 підписників, посідаючи 10 976 місце в категорії Технології та додатки та 35 734 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 11 015 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 239, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.83%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.45% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 413 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 270 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
- 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 26 серпня, 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 | |
| 26 серпня | +1 | |||
| 25 серпня | +1 | |||
| 24 серпня | +4 | |||
| 23 серпня | +4 | |||
| 22 серпня | +6 | |||
| 21 серпня | +4 | |||
| 20 серпня | +2 | |||
| 19 серпня | +50 | |||
| 18 серпня | +5 | |||
| 17 серпня | +6 | |||
| 16 серпня | +4 | |||
| 15 серпня | +10 | |||
| 14 серпня | +7 | |||
| 13 серпня | +6 | |||
| 12 серпня | +8 | |||
| 11 серпня | +9 | |||
| 10 серпня | +6 | |||
| 09 серпня | +9 | |||
| 08 серпня | +2 | |||
| 07 серпня | +38 | |||
| 06 серпня | +7 | |||
| 05 серпня | +7 | |||
| 04 серпня | +16 | |||
| 03 серпня | +6 | |||
| 02 серпня | +10 | |||
| 01 серпня | +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 |
