متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
تُعد قناة AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 17 145 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 702 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 235 في منطقة ماليزيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 145 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -197، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -7، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 25.73%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.87% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 411 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 177 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 26.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل framework, object, dataset, tba, depth.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision
Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/
#AI #chatGPT”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
17 145
المشتركون
-724 ساعات
-427 أيام
-19730 أيام
أرشيف المشاركات
🔥New SOTA in Panoptic Segmentation🔥
👉#Google (with Hinton🤯) unveils Pix2Seq-D: novel generalist framework for panoptic segmentation
😎Review https://bit.ly/3DmpbGM
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.06366.pdf
🦙LaMAR: Localization/Mapping for #AR🦙
👉A new benchmark for #AR in large and unconstrained scenes
😎Review https://bit.ly/3DjlnWU
😎Paper lamar.ethz.ch/files/LaMAR.pdf
😎Project https://lamar.ethz.ch/
😎Code github.com/microsoft/lamar-benchmark
🪂 Parallel NeRF for 6-DoF pose 🪂
👉#Nvidia unveils a parallel NeRF for 6-DoF target pose estimation
😎Review https://bit.ly/3guWWwA
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.10108.pdf
😎Project https://pnerfp.github.io/
🔥Meta Omni3D: code is out!🔥
👉Source Code, models, and data just released by #META !
😎Review https://bit.ly/3MIWxD9
😎Paper arxiv.org/pdf/2207.10660.pdf
😎Project garrickbrazil.com/omni3d/
😎Code github.com/facebookresearch/omni3d
🔥 Dressing Avatars by #META 🔥
👉Novel deep photorealistic appearance method for physically-simulated clothing in #metaverse
😎Review https://bit.ly/3yRBW9Y
😎Paper arxiv.org/pdf/2206.15470.pdf
⚽Markerless Body-Object Interaction⚽
👉Novel whole-bodies/objects interaction method from multi-view RGB-D data
😎Review https://bit.ly/3yO56GY
😎Data intercap.is.tue.mpg.de/login.php
😎Project https://intercap.is.tue.mpg.de
😎Code github.com/YinghaoHuang91
😎Paper intercap.is.tue.mpg.de/media/upload/main.pdf
⛽ Stable Diffusion in #Blender ⛽
👉Render with SuperPowers: novel scene render via text prompt
😎Review https://bit.ly/3s1mEeN
😎Code github.com/benrugg/AI-Render
🪲#6D estimation fully in the wild🪲
👉First ever self-supervised 6D pose estimation training in the wild
😎Review https://bit.ly/3yHdHuS
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.07199.pdf
😎Project kywind.github.io/self-pose
😎Code (soon)
🧮 Novel DM for 3D Shapes by #Nvidia 🧮
👉Hierarchical Latent Point Diffusion Model (LION) for 3D shape generation
😎Review https://bit.ly/3yDhZ6I
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.06978.pdf
😎Project https://nv-tlabs.github.io/LION/
😎Code(soon) github.com/nv-tlabs/LION
🦑 Instant Map-free Relocalization 🦑
👉#Niantic unveils a novel instant, metric scaled re-localization with one single photo
😎Review https://bit.ly/3S1Gdyh
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.05494.pdf
😎Project research.nianticlabs.com/mapfree-reloc-benchmark
😎Data research.nianticlabs.com/mapfree-reloc-benchmark/dataset
🔥 Matterport 3D Semantics Dataset 🔥
👉#Meta opens HM3DSEM, the largest #3D real-world dataset with dense semantic
😎Review https://bit.ly/3yF4W4G
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.05633.pdf
😎Project aihabitat.org/datasets/hm3d-semantics
😎Data github.com/matterport/habitat-matterport-3dresearch
🥬 "Perception Test" by #DeepMind 🥬
👉Huge dataset with obj & point tracks, temporal sounds, multiple & grounded vQA
😎Review https://bit.ly/3Vqh96Q
😎Dataset github.com/deepmind/perception_test
😎Project www.deepmind.com/blog/measuring-perception-in-ai-models
🏅GENIE by #Nvidia -> Faster Generation🏅
👉Higher-Order Denoising Diffusion Solvers for faster and better synthesis
😎Review https://bit.ly/3CRjtwr
😎Project nv-tlabs.github.io/GENIE/
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.05475.pdf
😎Code github.com/nv-tlabs/GENIE
🍏 f-DM: Diffusion Models by Apple 🍏
👉Spectacular work by #Apple on DMs: HQ generation with better efficiency and semantic
😎Review https://bit.ly/3Tils2u
😎Project https://jiataogu.me/fdm/
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.04955.pdf
🥏 EVA3D: new SOTA in #3D humans 🥏
👉EVA3D: new SOTA for unconditional NeRF-human generation from 2D only
😎Review https://bit.ly/3Th9qX7
😎Code github.com/hongfz16/EVA3D
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.04888.pdf
😎Project hongfz16.github.io/projects/EVA3D.html
🔥SIMPLI: ligh novel-view synthesis🔥
👉Lightweight novel-view synthesis by #Samsung for arbitrary forward-facing scenes
😎Review https://bit.ly/3CivSYZ
😎Project samsunglabs.github.io/MLI
😎Code github.com/SamsungLabs/MLI
😎Paper samsunglabs.github.io/MLI/paper/paper.pdf
🍋 Long Video via Transformers 🍋
👉TECO is a vector-quantized latent dynamics prediction for long video
😎Review https://bit.ly/3Ch0tWD
😎Project wilson1yan.github.io/teco/
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.02396.pdf
😎Code github.com/wilson1yan/teco
🔥 #AIwithPapers: we are 4,500+! 🔥
💙💛 Someone put the smiling 💩 under a few recent posts. But I still love you! 💙💛
😈 Invite your friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
⚛️SOTA ALERT! Particles Tracking ⚛️
👉The new SOTA in video particles tracking. "Old school" taste, with neural flavor 🧡
😎Review https://bit.ly/3CaU5Ai
😎Project particle-video-revisited.github.io/
😎Paper arxiv.org/pdf/2204.04153.pdf
😎Code github.com/aharley/pips
🔥 Human MDM: source code is out! 🔥
👉A classifier-free diffusion-based generative model for human motion domain
😎Review https://bit.ly/3rFhR2G
😎Project guytevet.github.io/mdm-page
😎Paper arxiv.org/pdf/2209.14916.pdf
😎Code github.com/GuyTevet/motion-diffusion-model
