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SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMind

Top 100 KI · Niederlande

Sander Dieleman

Google DeepMind Niederlande

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.

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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

NetzwerkFollowerScore
X@sedielem72.0487.821t2
LinkedIn@sanderdieleman65267.512t2

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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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  3. X · vor 8 Tagen#3
    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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  4. X · vor 21 Tagen#4
    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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  5. X · vor 17 Tagen#5
    I've been doing some thinking about multimodality lately, specifically the semantic gap between common representations of language and perceptual signals. In that context, this is an exciting result! (These thoughts a…
    SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMindSander Dieleman

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  6. X · vorgestern#6
    The magic of flow map language models is that they capture dependencies between tokens in just 1-2 model passes. Using this as a drafter for speculative decoding makes a ton of sense, and it's exciting to see this wor…
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