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SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMind

Top 100 IA · Países Bajos

Sander Dieleman

Google DeepMind Países Bajos

Puntuación
73330 hoy
Puesto
70/198 ↓6
en 90 días
+309+4,1 %

Sander Dieleman es científico investigador en Google DeepMind, especializado en aprendizaje profundo, modelos generativos y redes neuronales. Comparte insights técnicos, hallazgos de investigación y avances en aprendizaje automático, frecuentemente haciendo referencia a su trabajo en WaveNet, Imagen y Veo. Su contenido incluye análisis de modelos de difusión, autoencoders y otras técnicas avanzadas de ML, junto con menciones ocasionales de recuperación de información musical y sistemas de recomendación.

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Datos a 25 oct 2026.

Las cifras brutas · últimos 90 días

Visualizaciones medianas
45,2 mil
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Interacciones medianas
568
por publicación
Publicaciones
31
en 90 días
Seguidores
78,6 mil
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Qué compone la puntuación

Percentiles 0 – 100 frente a todos los creadores seguidos.

  • Alcance · 30 %86

    Visualizaciones medias por publicación en 90 días

  • Interacción · 30 %74

    Reacciones medias por publicación

  • Audiencia · 30 %66

    Seguidores acumulados, en relación con la población

  • Regularidad · 10 %100

    Ritmo de publicación (25 posts / 90 d = 100)

Redes

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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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    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…
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