Top 100 KI · Deutschland
Jürgen Schmidhuber
KAUST 
- Score
- 8.1070 heute
- Rang
- 40/198 ↓3
- in 90 Tagen
- +65+0,8 %
Jürgen Schmidhuber ist ein wegweisender KI-Forscher, der für seine grundlegenden Beiträge zu Deep Learning, Meta-Learning, GANs und Transformern bekannt ist. Seine Arbeit hat moderne KI-Technologien maßgeblich beeinflusst, die von großen Tech-Unternehmen wie Google, Apple und Facebook genutzt werden. Schmidhuber teilt regelmäßig Einblicke in die KI-Geschichte, neuronale Netze und seine Forschung durch akademische Publikationen, Keynote-Vorträge und Social-Media-Beiträge.
Stand: 25. Okt. 2026.
Die Rohdaten · letzte 90 Tage
- Median-Aufrufe
- 83.179
- pro Beitrag
- Median-Interaktionen
- 781
- pro Beitrag
- Beiträge
- 36
- in 90 Tagen
- Follower
- 252.400
- alle gewerteten Netzwerke
Woraus sich der Score ergibt
Perzentile 0 – 100 im Vergleich zu allen erfassten Creators.
- Reichweite · 30 %91
Ø Aufrufe pro Beitrag über 90 Tage
- Engagement · 30 %79
Ø Reaktionen pro Beitrag
- Publikum · 30 %84
Follower gesamt, im Verhältnis zur Bevölkerung
- Regelmäßigkeit · 10 %100
Posting-Rhythmus (25 Posts / 90 T = 100)
Netzwerke
252.400 Follower insgesamt
| Netzwerk | Follower | Score |
|---|---|---|
| X@schmidhuberai | 224.949 | 8.884t1 |
| LinkedIn@jürgen-schmidhuber-39226872 | 27.451 | 10.319t1 |
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X · vor 20 Tagen#1JSJürgen SchmidhuberMy 1991 paper [1] introduced 3 techniques that have become essential for modern large language models: ★ Pre-training for deep neural nets - the P in ChatGPT ★ Positional encoding (Sec. 5.1) ★ Distilling the knowledge…
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Against his better judgment, @CadeMetz continues to claim in the NYT [1,2] that his friend @GeoffreyHinton helped develop distillation in the early 2010s [5], even though Hinton's team merely republished — without att…
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Thanks Sebastian & Jake! We talked a lot about artificial scientists that set their own goals. Unfortunately, many of the AI alignment guys are not even aware that such AIs exist and have been around for decades h…
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@HochreiterSepp Correcting typo in 6th paragraph: ... a weight of 0.99 reduces an error signal backpropagated for 100 time steps (or virtual layers) by an acceptable factor of 0.99^100 ~ 37%. A weight of 0.9, however,…
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