Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Відкрити 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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning
Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 17 151 підписників, посідаючи 7 726 місце в категорії Технології та додатки та 2 240 місце у регіоні Малайзія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 151 підписників.
За останніми даними від 21 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -166, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 23.63%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.86% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 057 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 177 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 26.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як framework, object, dataset, tba, depth.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 22 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
17 151
Підписники
-624 години
-277 днів
-16630 день
Архів дописів
↘️ SEELE: "moving" the subjects ➡️
👉Subject repositioning: manipulating an input image to reposition one of its subjects to a desired location while preserving the image’s fidelity. SEELE is a single diffusion model to address this novel generative sub-tasks
👉Review https://t.ly/4FS4H
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2401.16861.pdf
👉Project https://yikai-wang.github.io/seele/
🥓 RANSAC -> PARSAC (neural) 🥓
👉Neural PARSAC: estimating multiple vanishing points (V), fundamental matrices (F) or homographies (H) at the speed of light! Source Code released 💙
👉Review https://t.ly/r9ngg
👉Paper https://lnkd.in/dadQ4Qec
👉Code https://lnkd.in/dYp6gADd
🍋 Diffutoon: new SOTA video 🍋
👉Diffutoon is a cartoon shading approach, aiming to transform photorealistic videos in anime styles. It can handle exceptionally high resolutions and rapid motions. Source code released!
👉Review https://t.ly/sim2O
👉Paper https://lnkd.in/dPcSnAUu
👉Code https://lnkd.in/d9B_dGrf
👉Project https://lnkd.in/dpcsJcX2
🧠350+ Free #AI Courses by #Google🧠
👉350+ free courses from #Google to become professional in #AI & #Cloud. The full catalog (900+) includes a variety of activity: videos, documents, labs, coding, and quizzes. 15+ supported languages. No excuse.
✅𝐈𝐧𝐭𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐭𝐨 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐀𝐈
✅𝐈𝐧𝐭𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐭𝐨 𝐋𝐋𝐌𝐬
✅𝐂𝐨𝐦𝐩𝐮𝐭𝐞𝐫 𝐕𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐓𝐅
✅𝐁𝐚𝐬𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚, 𝐌𝐋, 𝐀𝐈
✅𝐈𝐧𝐭𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐭𝐨 𝐑𝐞𝐬𝐩𝐨𝐧𝐬𝐢𝐛𝐥𝐞 𝐀𝐈
👉Review: https://t.ly/517Dr
👉Full list: https://www.cloudskillsboost.google/catalog?page=1
🐙 Rock-Track announced! 🐙
👉Key Lab of Robotics and System announced Rock-Track, the evolution of Poly-MOT, the previous SOTA in 3D MOT Tracking-By-Detection framework.
👉Review https://t.ly/hC0ak
👉Repo, coming: https://lnkd.in/dtDkPwCC
👉Paper coming
🌋EasyVolcap: Accelerating Neural Volumetric🌋
👉Novel #PyTorch library for accelerating neural volumetric video research: volumetric video capturing, reconstruction & rendering
👉Review https://t.ly/8BISl
👉Paper arxiv.org/pdf/2312.06575.pdf
👉Code github.com/zju3dv/EasyVolcap
🦩 WildRGB-D: Objects in the Wild 🦩
👉#NVIDIA unveils a novel RGB-D object dataset captured in the wild: ~8500 recorded objects, ~20,000 RGBD videos, 46 categories with corresponding masks and 3D point clouds.
👉Review https://t.ly/WCqVz
👉Data github.com/wildrgbd/wildrgbd
👉Paper arxiv.org/pdf/2401.12592.pdf
👉Project wildrgbd.github.io/
👢"Virtual Try-All" by #Amazon 👢
👉#Amazon announces ”Diffuse to Choose”: diffusion-based image-conditioned inpainting for VTON. Virtually place any e-commerce item in any setting.
👉Review https://t.ly/at07Y
👉Paper https://lnkd.in/dxR7nGtd
👉Project diffuse2choose.github.io/
🫧 SAM + Open-Models 🫧
👉Grounded SAM (w/ DINO) as an open-set detector to combine with SAM. This integration enables the detection and segmentation of any regions based on arbitrary text inputs and opens a door to connecting various vision models. It can seamlessly integrate with other Open-World models to accomplish more intricate visual tasks.
👉Review https://t.ly/FwasQ
👉Paper https://arxiv.org/pdf/2401.14159.pdf
👉Code https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
🧪 SUPIR: SOTA restoration 🧪
👉SUPIR is the new SOTA in image restoration; suitable for restoration of blurry objects, defining the material texture of objects, and adjusting restoration based on high-level semantics
👉Review https://t.ly/wgObH
👉Project https://lnkd.in/dPcnBKWm
👉Paper https://lnkd.in/dZPYcUuq
👉Demo coming 🩷 but no code announced :(
🔥Lumiere: SOTA video-gen🔥
👉#Google unveils Lumiere: Space-Time Diffusion Model for Realistic Video Generation. It's the new SOTA, tasks: Text-to-Video, Video Stylization, Cinemagraphs & Video Inpainting.
👉Review https://t.ly/nalJR
👉Paper https://lnkd.in/d-PvrGjT
👉Project https://t.ly/gK8hz
🎭 UltrAvatar: ULTRA-Realistic Avatar 🎭
👉Novel 3D avatar with enhanced fidelity of geometry, and superior quality of physically based rendering (PBR) textures without unwanted lighting.
👉Review https://t.ly/B3BEu
👉Project https://lnkd.in/dkUQHFEV
👉Paper https://lnkd.in/dtEQxrBu
👉Code coming 🩷
🔥 Depth Anything: the new SOTA 🔥
👉Depth Anything: the new SOTA in monocular depth estimation (MDE), trained with 1.5M labeled images and 62M+ unlabeled images jointly. It's the new SOTA! Authors: University of Hong Kong, #TikTok, Zhejiang Lab & Zhejiang University. Paper, project, code, models & HF-demo released!
👉Review https://t.ly/tCBwO
👉Paper https://lnkd.in/djx-9k2J
👉Project https://lnkd.in/dYetqZFa
👉Repo https://lnkd.in/d87CrUGv
👉Demo🤗 https://lnkd.in/dJhvKBep
😻 GARField: Group Anything 😻
👉 GARField is a novel approach for decomposing #3D scenes into a hierarchy of semantically meaningful groups from posed image inputs.
👉Review https://t.ly/6Hkeq
👉Paper https://lnkd.in/d28mfRcZ
👉Project https://lnkd.in/dzYdRNKy
👉Repo (coming) https://lnkd.in/d2VeRJCS
👽 One Model <-> All Segmentations 👽
👉 10+ different segmentation tasks in one framework, including image-level, video-level, interactive segmentation, & open-vocabulary segmentation.
👉Review https://t.ly/fywVz
👉Paper https://lnkd.in/dw3S4B74
👉Project https://lnkd.in/dzHT9v45
👉Repo https://lnkd.in/d6fDCnSp
🦠 XINC: Pixels to Neurons 🦠
👉eXplaining the Implicit Neural Canvas (XINC) from the University of Maryland, is a unified framework for explaining properties of INRs by examining the strength of each neuron’s contribution to each output pixel
👉Review https://t.ly/wwAmz
👉Paper arxiv.org/pdf/2401.10217.pdf
👉Project namithap10.github.io/xinc
👉Repo github.com/namithap10/xinc
🫒 AlphaGeometry: Olympiad-level AI 🫒
👉 Theorem prover for Euclidean plane geometry that sidesteps the need for human demonstrations by
synthesizing millions of theorems and proofs across different levels of complexity 🤯
👉Review https://t.ly/2-Z7C
👉Paper https://lnkd.in/g3QkqwCE
👉Blog https://lnkd.in/ge-mpM7q
👉Repo https://lnkd.in/gHjwks_9
🔥🔥 Code is out 🔥🔥
Check the comments for the links ;)
💃Timeline Text-Driven Humans💃
👉Novel challenge: timeline control for text-driven motion synthesis of 3D Humans.
👉Review https://t.ly/HLm-N
👉Paper https://lnkd.in/esaR_M_9
👉Project https://lnkd.in/epCZDvFW
👉Repo coming
💥 Announcing #Py4Ai Conference💥
👉 Super proud to unveil #Py4AI, the newest conference dedicated to exploring the depths of Python & AI. Py4AI is a 1-day free event for Python and Artificial Intelligence developers.
𝐄𝐯𝐞𝐧𝐭 𝐃𝐞𝐭𝐚𝐢𝐥𝐬:
✅16th March 2024 (Saturday) - all day long!
✅Location: Pavia, at SEA Vision HQ
✅Seats: first 100 available now!
✅Live streaming: YES 🌍
✅Cost: it's 100% FREE!
We will investigate the latest trends, advancements, and challenges in Artificial Intelligence: NLP, MLOps, Computer Vision, Machine Learning & Generative AI! A scientific conference with international speakers. Only Science, Coding & professionals in AI. And beers, of course.
𝐓𝐡𝐞 𝐟𝐢𝐫𝐬𝐭 𝐛𝐚𝐭𝐜𝐡 𝐨𝐟 𝐬𝐩𝐞𝐚𝐤𝐞𝐫𝐬:
🚀Merve Noyan | ML Advocate Eng. Hugging Face 🤗
🚀Gabriele Lombardi | CTO ARGO Vision
🚀Amanda Cercas Curry | PostDoc. Università Bocconi
🚀Piero Savastano | Founder Cheshire Cat AI
🚀Francesco Zuppichini | Sr. ML engineer Zurich Insurance
🚀Andrea Palladino, PhD | Sr. Data Scientist
👉 More: https://www.linkedin.com/posts/visionarynet_py4ai-py4ai-python-activity-7152928716988243968-pOUn?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
