Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Открыть в 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 142 подписчиков, занимая 7 723 место в категории Технологии и приложения и 2 241 место в регионе Малайзия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 142 подписчиков.
Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -190, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 25.09%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.86% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 302 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 177 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 26.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как framework, object, dataset, tba, depth.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 24 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
17 142
Подписчики
-224 часа
-367 дней
-19030 день
Архив постов
🪐 Spacecraft Pose Estimation 🪐
👉SnT (Luxembourg) unveils the most advanced event-based dataset for Spacecrafts: Unreal Engine + data from ICNS simulator + Real images + Real event data acquired in lab
😎Review https://t.ly/m8JPB
😎Paper https://lnkd.in/d_edvc3n
😎Project https://lnkd.in/dPp375aY
🫀 Neural Segmentation of Human 🫀
👉TotalSegmentator_v2: segmenting 104 anatomical structures (27 organs, 59 bones, 10 muscles, 8 vessels) in CT. Now suitable in 3D Slicer, open source platform for image visualization.
😎Review https://t.ly/yHMm1
😎Code https://lnkd.in/dvgrbsCE
😎Paper https://lnkd.in/dkwHuuzU
🔥 Hu.ma.ne #AI Pin is out! 🔥
👉Hu.ma.ne just launched #AI Pin: the new standalone AI-powered screenless device. Running on the GPT-4 LLMs, suitable for real-time translation. #AI-powered camera and laser projector
😎 More https://t.ly/CXz95
🐪 30x Faster Neural Large Scenes 🐪
👉 NeuRas: realistic real-time novel-view synthesis of VERY large scenes (>10000 m2 ). 30× faster rendering than previous SOTA w/ comparable or better realism
😎Review https://t.ly/ELJSE
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2311.05607.pdf
😎Project https://waabi.ai/NeuRas/
🛋️ 3DiffTection: new SOTA 3D detection 🛋️
👉#Nvidia unveils 3DiffTection, the new SOTA for 3D object detection from single images. A powerful 3D detector powered by diffusion model
😎Review https://t.ly/PciXY
😎Project research.nvidia.com/labs/toronto-ai/3difftection
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2311.04391.pdf
😎Code https://github.com/nv-tlabs/3DiffTection
🥻Sewformer: Towards Virtual Cloth🥻
👉SEA AI Lab unveils a novel #AI to recovery the garment sewing patterns from daily photos for #AR / #VR worlds
😎Review https://t.ly/MwpAV
😎Project https://sewformer.github.io/
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2311.04218.pdf
😎Code https://github.com/sail-sg/sewformer
🔥 Does GPT-4 Pass the Turing Test? 🔥
👉No. I mean...not yet. Read this Paper from UC San Diego👇
😎Review https://t.ly/o8HgM
😎 Paper https://arxiv.org/pdf/2310.20216.pdf
🚛 OYSTER: unsupervised detection w/ LIDAR 🚛
👉Waabi unveils OYSTER: a novel unsupervised object detection from LiDAR point clouds.
😎Review https://t.ly/EMi58
😎Project https://waabi.ai/oyster/
😎Paper arxiv.org/pdf/2311.02007.pdf
👣 Foot via Synthetic Data 👣
👉 50,000 synthetic/photorealistic foot images + a novel SOTA library for foot
😎Review https://t.ly/TVanP
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2310.18279.pdf
😎Project https://ollieboyne.github.io/FOUND
😎Code https://github.com/OllieBoyne/FOUND
🍄 Video Understanding with GPT-4V(ision) 🍄
👉 #Microsoft unveils MM-Vid, the most advanced video understanding framework (w/ #chatgpt4). Impressive results on long-form videos and intricate tasks such as audio description & multimodal high-level comprehension
😎Review https://t.ly/RISMm
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.19773.pdf
😎Project https://multimodal-vid.github.io
✌️ Relighted 3D Interacting Hands 🤞
👉#META unveils Re:InterHand: a large dataset of relighted 3D interacting hands
😎Review https://t.ly/I1dQk
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.17768.pdf
😎Project mks0601.github.io/ReInterHand
😎Data github.com/mks0601/ReInterHand
🧂 SOTA RGB-D Video Salient Object 🧂
👉 DCTNet+ (model) and RDVS(dataset) for a new SOTA in Video Saliency Object Detection
😎Review https://t.ly/DapLV
😎Code github.com/kerenfu/RDVS
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.15482.pdf
🥤NanoSAM: SAM on low-cost boards🥤
👉NanoSAM is a Segment Anything variant capable of running in real-time on #NVIDIA Jetson Orin with TensorRT
😎Review https://t.ly/UErq_
😎Tutorial https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosam
🪛 PACE: in-the-wild SOTA Motion 🪛
👉#Nvidia unveils the novel SOTA to estimate the human motion in a global scene from moving cams. Stunning results.
😎Review https://t.ly/20you
😎Project https://nvlabs.github.io/PACE
😎Paper https://arxiv.org/pdf/2310.13768.pdf
🧡 Rotoscoping Prince Of Persia (1985) 🧡
👉 A rare footage for the animation of Prince of Persia (1989). Damn Romantic.
😎 More https://t.ly/xJife
🍈 Cutie: VOS with heavy occlusions🍈
👉Cutie: novel VOS for challenging scenarios with heavy occlusions & distractors
😎Review https://t.ly/W3FR-
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.12982.pdf
😎Project https://hkchengrex.com/Cutie
😎Code https://github.com/hkchengrex/Cutie
🛣️ Holistic Parking Detection (YOLO) 🛣️
👉 One-step Holistic Parking Slot Network: a tailor-made adaptation of YOLOv4 algorithm for all-shaped parking slot detection
😎Review https://t.ly/2l4ZG
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.11629.pdf
🍡4K4D: Real-Time 4D View at 4K🍡
👉THE new SOTA in view synthesis of dynamic 3D scenes at 4K resolution is out. 30x faster, up to 400 FPS. Nuts!
😎Review https://t.ly/6ddQh
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.11448.pdf
😎Project zju3dv.github.io/4k4d/
😎Code github.com/zju3dv/4K4D
😻 CatFLW: Cat Neural Landmarks 😻
👉Landmark convolution neural network-based model for cat faces
😎Review https://t.ly/Y3mQ8
😎Paper arxiv.org/pdf/2305.04232.pdf
😎Dataset www.tech4animals.org/catflw
🌱 Pose-Format: All-in-One Pose 🌱
👉 Pose-format: a comprehensive toolkit designed for human pose: unified, flexible, and easy-to-use
😎Review https://t.ly/rFrhq
😎Paper arxiv.org/pdf/2310.09066.pdf
😎Code github.com/sign-language-processing/pose
