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 17 059 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 654 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 208 في منطقة ماليزيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 059 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 08 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -163، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 16.47%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.61% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 811 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 299 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 20.
- 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 09 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
17 059
المشتركون
-124 ساعات
-437 أيام
-16330 أيام
أرشيف المشاركات
🥬 "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
🔥 Imagen Video by #Google. SICK! 🔥
👉Novel text-conditional video generation via cascade of video diffusion models 🤯
😎Review https://bit.ly/3SH2TVH
😎Project imagen.research.google/video/
😎Paper imagen.research.google/video/paper.pdf
🐢 Stable Diffusion for #Pokemon 🐢
👉Fine-tuning the stable diffusion to create a text-to-pokemon generation model
😎Review https://bit.ly/3C9qBTw
😎Tutorial https://lambdalabs.com/blog/how-to-fine-tune-stable-diffusion-how-we-made-the-text-to-pokemon-model-at-lambda/
🔥 VToonify: Neural Portrait Style Transfer 🔥
👉VToonify for portrait style transfer. Powered by DualStyleGAN backbone, now with #stablediffusion!
😎Review https://bit.ly/3M9wgNP
😎Demo https://t.co/8gXzF3IrpB
😎Paper arxiv.org/pdf/2209.11224.pdf
😎Project mmlab-ntu.com/project/vtoonify
😎Code github.com/williamyang1991/VToonify
🦩Phenaki: Text-to(LOOONG)Video generation🦩
👉Phenaki is an #AI capable of realistic long video synthesis, given a sequence of textual open prompts
😎Review https://bit.ly/3RwUvXx
😎Project phenaki.video/index.h
😎Paper openreview.net/pdf?id=vOEXS39nOF
🧪 Light Field Neural Rendering 🧪
👉Two-stage transformer capable of non-Lambertian effects (reflection, refraction, translucency)
😎Review https://bit.ly/3CpIFdm
😎Paper arxiv.org/pdf/2112.09687.pdf
😎Project light-field-neural-rendering.github.io
😎Code github.com/google-research/google-research/tree/master/light_field_neural_rendering
🔥DreamFusion: Text-to-3D via Diffusion🔥
👉DeepDream-like procedure to create #3D assets just from a given text
😎Review https://bit.ly/3BYY5nu
😎Paper arxiv.org/pdf/2209.14988.pdf
😎Project dreamfusion3d.github.io/gallery.html
🔥 SOTA ALERT: new Text-to-Video #AI 🔥
👉#META unveils a novel Text-to-Video (T2V) generation #AI
😎Review https://bit.ly/3E1ZDzG
😎Project https://makeavideo.studio/
😎Paper makeavideo.studio/Make-A-Video.pdf
🥇🥇 Olympic Games in 2028? 🥇🥇
👉 In a few years, the fastest runner on earth will not be a human 🥶
😎Review https://bit.ly/3Rme3O3
🔥 Semantic VISOR dataset is out! 🔥
👉Segmenting hands / active objects in egocentric video (millions masks)
😎Review https://bit.ly/3LOBLBv
😎Project epic-kitchens.github.io/VISOR/
😎Paper arxiv.org/pdf/2209.13064.pdf
🔥Diffusion Model of Neural Checkpoints🔥
👉Conditional diffusion model on Millions of checkpoints of a given task/architecture 🤯
😎Review https://bit.ly/3SBR4Qb
😎Project www.wpeebles.com/Gpt
😎Code github.com/wpeebles/G.pt
😎Paper arxiv.org/pdf/2209.12892.pdf
🔥🔥 IDE-3D: source code is out! 🔥🔥
👉Novel, photorealistic, 3D-aware facial generator: source code just released!
😎Review https://bit.ly/3BNrO2C
😎Project mrtornado24.github.io/IDE-3D/
😎Code github.com/MrTornado24/IDE-3D
😎Paper arxiv.org/pdf/2205.15517.pdf
