← Top 100 IA
CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical Intelligence

Top 100 IA · États-Unis

Chelsea Finn

Stanford États-Unis

Score
7 098−31 auj.
Rang
81/198 ↓4
sur 90 jours
+318+4,4 %

Chelsea Finn est professeure assistante en informatique et génie électrique à l'université de Stanford et cofondatrice de Physical Intelligence. Elle est spécialisée en IA, robotique et apprentissage automatique, partageant régulièrement des résultats de recherche, des benchmarks et des applications pratiques de systèmes robotiques. Son contenu inclut des analyses détaillées des performances de modèles d'IA, des tâches en robotique, ainsi que des ressources éducatives comme des vidéos de cours et des conférences d'ateliers.

PartagerXWhatsAppLinkedInFacebook

Données au 26 oct. 2026.

Les chiffres bruts · 90 derniers jours

Vues médianes
38,6 k
par publication
Interactions médianes
405
par publication
Publications
11
sur 90 jours
Abonnés
129,4 k
tous réseaux scorés

Ce qui fait le score

Centiles 0 – 100 face à tous les créateurs suivis.

  • Portée · 30 %85

    Vues moyennes par publication sur 90 jours

  • Engagement · 30 %69

    Réactions moyennes par publication

  • Audience · 30 %75

    Abonnés cumulés, rapportés à la population

  • Régularité · 10 %66

    Rythme de publication (25 posts / 90 j = 100)

Réseaux

129,4 k abonnés cumulés

RéseauAbonnésScore
X@chelseabfinn106 k8 265t2
LinkedIn@cbfinn23,4 k2 600t9

30 derniers jours

Les meilleurs posts de Finn

  1. The Pi API is officially in beta! 🤖 Many people have already been using it to fine-tune π models for their robots -- below are a few We’re hoping to expand testing significantly. Let us know if you are interested! Bl…
    X · il y a 15 j#1
    CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical IntelligenceChelsea Finn

    The Pi API is officially in beta! 🤖 Many people have already been using it to fine-tune π models for their robots -- below are a few We’re hoping to expand testing significantly. Let us know if you are interested! Bl…

    29,3 k vues583 interactions

  2. X · il y a 4 j#2
    Generative value classifiers are a new parametrization of Q-functions that don't require action conditioning. We think these may combine gracefully with large, pre-trained policies and learn/generalize better from a r…
    CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical IntelligenceChelsea Finn

    25,2 k vues405 interactions

  3. X · il y a 19 j#3
    As robots become more reliable, DAgger becomes far less efficient. eg 90% success means the person spends >90% of the time passively watching the robot Key idea: failures come from similar initial states & we c…
    CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical IntelligenceChelsea Finn

    38,6 k vues399 interactions

  4. X · il y a 24 j#4
    Scientific discovery is one of the most exciting applications of LLMs, but we lack data & evals on the scientific process. ScholarCatalyst captures which prior papers can advance new research on a problem, rather …
    CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical IntelligenceChelsea Finn

    28,6 k vues344 interactions

  5. How do we scale up the context of LLMs? Agentic search scales to arbitrarily large amounts of info, but can easily miss relevant info. Idea💡: Optimize organization of info for downstream utility. Leads to 30+% gains …
    X · il y a 6 j#5
    CFChelsea Finn, Stanford professor, co-founder Physical IntelligenceChelsea Finn

    How do we scale up the context of LLMs? Agentic search scales to arbitrarily large amounts of info, but can easily miss relevant info. Idea💡: Optimize organization of info for downstream utility. Leads to 30+% gains …

    24,4 k vues341 interactions

Face-à-face

Comparer Finn avec…