uk
Feedback
AI & Deep Learning

AI & Deep Learning

Відкрити в Telegram

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 10 465 підписників, посідаючи 11 775 місце в категорії Технології та додатки та 39 333 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 465 підписників.

За останніми даними від 17 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 300, а за останні 24 години на 5, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 12.72%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.23% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 331 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 338 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 18 червня, 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.

10 465
Підписники
+524 години
+517 днів
+30030 день
Архів дописів
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