AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

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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

Malasia2 210 Tecnologías y Aplicaciones7 654...

📈 Análisis del canal de Telegram AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

El canal AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 071 suscriptores, ocupando la posición 7 654 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 210 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 071 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -164, y en las últimas 24 horas de -16, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.69%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.73% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 850 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 319 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

17 071

Suscriptores

-1624 horas

-477 días

-16430 días

2 850

Visitas de la publicación

~ 1 31924 horas

~ 1 60248 horas

16.69%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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🎒 EG3D: source code is out! 🎒 👉#Nvidia just opened EG3D: real time multi-view faces w/ HQ #3D geometry! 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Tri-plane-based 3D GAN framework ✅Pose-correlated attribute (expression) ✅SOTA in uncond. 3D-aware synthesis ✅Source code & models NOW available! More: https://bit.ly/3aOfHs0

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🏖️ HumanNeRF: source code is out! 🏖️ 👉Pausing the video at any frame and rendering the subject from arbitrary views! 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Synthesizing photorealistic humans ✅Synthesizing details, ie. cloth & face ✅Volumetric canonical T-pose ✅Skeletal rigid/non-rigid decomposition More: https://bit.ly/3NEkTNY

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⚽ Zero to #Messi with #deeplearning ⚽ 👉EA unveils a neural system to learn multiple soccer juggling skills 😍 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Learning difficult soccer juggling skills ✅Layer-wise mixture-of-experts architecture ✅Specialization arises naturally ✅Adaptive random walk training strategy More: https://bit.ly/3mwRaL2

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🏇🏻Neural Clips by #Nvidia: INSANE 🏇🏻 👉Neural generation with changes in camera viewpoint & content that arises over time 🤯 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Novel hierarchical generator architecture ✅Temp. receptive field + temporal embed. ✅Multi-res. with super-resolution network ✅SOTA in long clip with motion & changes ✅Code, data & models in August 2022 🏖️ More: https://bit.ly/3zroWsC

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🍏 Open Source Vision from #Apple 🍏 👉CVNets: open-source (not a joke) lib for neural vision. 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅PyTorch-based neural lib. for vision ✅Train 2−4× longer w/ augmentations ✅Plug-and-play components for CV ✅Source code under a custom license More: https://bit.ly/39d1dSj

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🔴 Geogram: geometric algos in C++ 🔴 👉Novel open-source programming library with (research) geometric algorithms in C++ 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Geometry Processing from #INRIA ✅30+ papers from SIGGRAPH, etc. ✅Grants: GOODSHAPE & VORPALINE ✅Code (mostly C++) under BSD 3 More: https://bit.ly/3mhS4L7

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🧘🏻‍♂️YogNet: neural yoga assistant🧘🏻‍♂️ 👉Multi-person yoga neural expert for 20 asanas 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅CNNs & reg.LSTMs + 3D-CNNs ✅Multi-person asanas in real-time ✅YAR: dataset for yoga & posture ✅1206 videos, 2D RGB camera More: https://bit.ly/3NncVbE

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🐢 Transformer-Based Sens-Fusion 🐢 👉Updating TransFuser (CVPR21): image + LiDAR representations with self-attention 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Existing approach can't handle traffic 😢 ✅Novel multi-modal fusion transformer ✅The new SOTA in driving performance ✅Reducing avg collisions per KM by 48% ✅Insights on current limitations of E2E More: https://bit.ly/391dmd6

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🧨EfficientFormers: 1.6ms inference 🧨 👉Transformers fast as MobileNet? Snap shows that on #iphone! 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Low latency on mobile, high performance! ✅Revisiting the design of ViT through latency ✅New dimension-consistent design paradigm ✅EfficientFormers: a new ViT for mobile! More: https://bit.ly/3MdgW15

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🧬Neural Text2Human Generation🧬 👉Text-driven neural human generation 𝐇𝐢𝐠𝐡𝐥𝐢𝐠𝐡𝐭𝐬: ✅Full-body from a given human pose ✅Hierarchical texture-aware codebook ✅DeepFashion -> 44k Hi-Res images ✅Code and models available! More: https://bit.ly/3Mdnpt0

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🛹 Project Skate from Google #AI 🛹 👉#AI tool to analyze the skateboarder's tricks in real-time More: https://bit.ly/3zbQS3M