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
💎 Clothes-Changing Re-Identification 💎
👉The new SOTA in wild Re-identification by mixing appearance & face features
😎Review https://bit.ly/3HdTTUU
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.13807.pdf
😎Project www.vision.huji.ac.il/reface
😎Code github.com/bar371/ReFace
👽HD Faces via "Hacked" Smartphone👽
👉A novel method for HD faces from (polarizing-foils) smartphones
😎Review https://bit.ly/3H8yhJN
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.01160.pdf
😎Project dazinovic.github.io/polface
🫐 Tracking EVERYTHING in the wild 🫐
👉Disentangling classification from tracking, Track Every Thing Accuracy (TETA) for SOTA
😎Review https://bit.ly/3F2rfU7
😎Paper arxiv.org/pdf/2207.12978.pdf
😎Project www.vis.xyz/pub/tet/
🎨 Dr.3D: adapting 3D GANs to Arts 🎨
👉Novel 3D GAN domain adaptation method for drawings. From portraits to 3D!
😎Review https://bit.ly/3He3Phv
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.16798.pdf
😎Project jinwonjoon.github.io/dr3d/
😎Code github.com/JinWonjoon/Dr.3D
Should I write a book (no technicalities, for everyone) about the evolution of the modern Computer Vision / AI ?
🤪 Just another ORDINARY week in #AI community 🤪
😈 Let's talk -> https://bit.ly/3VsEfth
😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
💎 SJC: from 2D -> #3D generation 💎
👉 Novel method to convert pretrained 2D diffusion into 3D generative mode
😎Review https://bit.ly/3UppHJx
😎Paper arxiv.org/pdf/2212.00774.pdf
😎Code github.com/pals-ttic/sjc
😎Project pals.ttic.edu/p/score-jacobian-chaining
🔥🔥 #StableDiffusion2 paper is out! 🔥🔥
👉The progress with #StableDiffusion at #neurips2022 conference. Crazy times!
😎Review https://bit.ly/3ESo5Cn
😎Paper arxiv.org/pdf/2210.03142.pdf
🔥#AIwithPapers: we are 5,200+!🔥
👉 Me (and you, all), these days (audio ON!) 🤣
😈 Share -> https://bit.ly/3fA5geu
😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
🔥#AIwithPapers: we are 5,200+!🔥
👉 Me (and you, all), these days (audio ON!) 🤣
😈 Share -> https://bit.ly/3fA5geu
😈 Invite friends -> https://t.me/AI_DeepLearning
🧨Fast-SNARF: 150× faster Neural Fields🧨
👉Voxel-based correspondence, pre-computed skinning, and #cuda kernels -> avatar 150x faster!
😎Review https://bit.ly/3OMvEPo
😎Code github.com/xuchen-ethz/fast-snarf
😎Paper dataset.ait.ethz.ch/downloads/fast-snarf/paper.pdf
🚗 3DDesigner: Text-guided Diffusion 🚗
👉Novel method to generate #3D fine-grained objects via textual diffusion
😎Review https://bit.ly/3Fbmyc1
😎Project 3ddesigner-diffusion.github.io/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.14108.pdf
💡Diffusive Generation/Inpainting/Reconstruction💡
👉The first 3D-aware diffusion model purely trained from 2D images only
😎Review https://bit.ly/3XyHyjY
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.09869.pdf
😎Code github.com/Anciukevicius/RenderDiffusion
🐈 SpaText: Spatio-Textual Generation 🐈
👉#META AI unveils a novel text-to-image generation using open-vocabulary scene control
😎Review https://bit.ly/3OKcdXz
😎Project pnp-diffusion.github.io/
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.14305.pdf
😎Code (coming)
🥬 Diffusive Sketch-Guided Text-to-Image 🥬
👉#Google unveils a universal approach for T2I (pre-trained) diffusion: free-hand, saliency-guided, etc.
😎Review https://bit.ly/3XFVMj2
😎Project sketch-guided-diffusion.github.io/
😎Paper sketch-guided-diffusion.github.io/files/sketch-guided-preprint.pdf
💃EDGE: Diffusive Dancers Generator💃
👉New SOTA in editable human-dancer generation according to the input music
😎Review https://bit.ly/3u2egfY
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.10658.pdf
😎Project edge-dance.github.io/
🍫 Tracking in Motion-Blurred Clips 🍫
👉Robust line segment detector in motion-blurred clips -> #SLAM / #3D.
😎Review https://bit.ly/3F2wHrb
😎Paper arxiv.org/pdf/2211.07365.pdf
😎Project levenberg.github.io/FE-LSD/
😎Code github.com/lh9171338/FE-LSD
🔥🔥 UPDATE 🔥🔥
Code Released: https://bit.ly/3tZLWuP
🥇MineDojo: Agents at Internet-Scale🥇
👉The #neurips2022 Outstanding Paper Award winner is out. By #Nvidia et al.
😎Review https://bit.ly/3F0RPhN
😎Project https://minedojo.org/
😎Paper arxiv.org/pdf/2206.08853.pdf
😎Code github.com/MineDojo/MineDojo
