
Top 100 KI · Niederlande
Sander Dieleman
Google DeepMind ![]()
- Score
- 7.3330 heute
- Rang
- 70/198 ↓6
- in 90 Tagen
- +309+4,1 %
Sander Dieleman ist Research Scientist bei Google DeepMind und spezialisiert auf Deep Learning, generative Modelle und neuronale Netze. Er teilt technische Einblicke, Forschungsergebnisse und Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens, oft mit Bezug auf seine Arbeiten zu WaveNet, Imagen und Veo. Seine Inhalte umfassen Analysen von Diffusionsmodellen, Autoencodern und anderen fortgeschrittenen ML-Techniken sowie gelegentliche Erwähnungen von Music Information Retrieval und Empfehlungssystemen.
Stand: 25. Okt. 2026.
Die Rohdaten · letzte 90 Tage
- Median-Aufrufe
- 45.210
- pro Beitrag
- Median-Interaktionen
- 568
- pro Beitrag
- Beiträge
- 31
- in 90 Tagen
- Follower
- 78.574
- alle gewerteten Netzwerke
Woraus sich der Score ergibt
Perzentile 0 – 100 im Vergleich zu allen erfassten Creators.
- Reichweite · 30 %86
Ø Aufrufe pro Beitrag über 90 Tage
- Engagement · 30 %74
Ø Reaktionen pro Beitrag
- Publikum · 30 %66
Follower gesamt, im Verhältnis zur Bevölkerung
- Regelmäßigkeit · 10 %100
Posting-Rhythmus (25 Posts / 90 T = 100)
Netzwerke
78.574 Follower insgesamt
| Netzwerk | Follower | Score |
|---|---|---|
| X@sedielem | 72.048 | 7.821t2 |
| LinkedIn@sanderdieleman | 6526 | 7.512t2 |
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Sander DielemanThis is a beautiful analysis of the order in which diffusion models resolve uncertainty about information at different abstraction levels in different representation spaces, with significant implications for latent di…
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Turns out you can use distribution matching distillation (DMD) to turn diffusion/flow models into looped models that iteratively refine samples directly in data space🤯 Nice bit of out-of-the-box thinking here! Strong…
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More diffusion with nested looping! Looping at a given noise level fixes errors which would otherwise accumulate. Also reduces reliance on CFG. Related in spirit to data-space iteration (https://t.co/zhZPyHj87K) and s…
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As if we needed any more evidence that 2026 is the year of continuous diffusion for language🤭 (I recently wrote a blog post about my thoughts on this topic, in case you missed it: https://t.co/IxtdWvfa6B)
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