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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 128 Tecnologías y Aplicaciones7 532...

📈 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 17 261 suscriptores, ocupando la posición 7 532 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 128 en la región Malasia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 261 suscriptores.

Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 219, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 842 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 223 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 17.
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 30 octubre, 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.

17 261

Suscriptores

Sin datos24 horas

+27 días

+21930 días

2 842

Visitas de la publicación

~ 1 22324 horas

~ 1 50048 horas

16.46%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

17 265

🟧 PlanT: Driving Plan w/ Transformer 🟧 👉PlanT: planning via transformer. Imitation learning with compact object-level representation 😎Review https://bit.ly/3Ni2MxN 😎Project www.katrinrenz.de/plant/ 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.14222.pdf 😎Code github.com/autonomousvision/plant

17 265

🌨️Multi NeRF-supervised Depth-Pose🌨️ 👉NeRF-supervised disentanglement of depth/camera pose from large-scale clips 😎Review https://bit.ly/3gS4Z7e 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.07181.pdf 😎Project oasisyang.github.io/self-mpinerf

17 265

🎸MUSIKA! Neural ∞-audio generation🎸 👉Novel neural music generation system on single consumer GPU! 😎Listen: https://bit.ly/3W80p4U 😎Paper arxiv.org/pdf/2208.08706.pdf 😎Code github.com/marcoppasini/musika

17 265

💓 Gesture Recognition in 80's 💓 👉The #Casio AT-550 was offering the edge gesture recognition in 1984! 😎Review https://bit.ly/3fcPia6 😎Clip: youtube.com/watch?v=piFaJmYpQfQ

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📯Modeling the Human Pose Manifolds📯 👉#Meta Pose-NDF: continuous model for plausible human poses based on neural distance fields 😎Review https://bit.ly/3f6X59o 😎Paper arxiv.org/pdf/2207.13807.pdf 😎Project virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/posendf 😎Code github.com/garvita-tiwari/PoseNDF

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🛎️🛎️Autoregressive NeRF-Avatar🛎️🛎️ 👉AutoAvatar by #Meta: autoregressive method for modeling dynamically deforming human bodies from raw scans 😎Review https://bit.ly/3W0oTgo 😎Paper arxiv.org/pdf/2203.13817.pdf 😎Project zqbai-jeremy.github.io/autoavatar 😎Code github.com/facebookresearch/AutoAvatar

17 265

↕️SOTA Action Detector @90+ FPS!↕️ 👉YOWO-plus: real-time method for spatio-temporal action detection. YOWO-Nano the fastest! 😎Review https://bit.ly/3TUdhcI 😎Paper arxiv.org/pdf/2210.11219.pdf 😎Code github.com/yjh0410/PyTorch_YOWO

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🤖JRBD: Egocentric Perception of Humans🤖 👉Stanford -> JRDB-Pose: Dataset with 600,000+ body pose annotations! 😎Review https://bit.ly/3gEZBE4 😎Paper arxiv.org/pdf/1910.11792.pdf 😎Project jrdb.erc.monash.edu/

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🤯 Full-Body from head/hand signals 🤯 👉#Meta unveils AvatarPoser: first full-body pose method via user’s head/hands 😎Review https://bit.ly/3gESR9y 😎Paper arxiv.org/pdf/2207.13784.pdf 😎Code github.com/eth-siplab/AvatarPoser

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🎨 UniColor: Unified Colorization 🎨 👉The first unified framework for colorization via stroke, exemplar, text, and a mix of them 😎Review https://bit.ly/3gESR9y 😎Paper arxiv.org/pdf/2209.11223.pdf 😎Project luckyhzt.github.io/unicolor 😎Code (SOON)

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🔥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

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🦙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

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🪂 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/

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🔥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

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🔥 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

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⚽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

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⛽ Stable Diffusion in #Blender ⛽ 👉Render with SuperPowers: novel scene render via text prompt 😎Review https://bit.ly/3s1mEeN 😎Code github.com/benrugg/AI-Render

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🪲#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)

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🧮 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

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🦑 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