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

Top 100 IA · Estados Unidos

Chelsea Finn

Stanford Estados Unidos

Score
7.1270 hoje
Posição
80/198 ↓3
em 90 dias
+350+4,8%

Chelsea Finn é Professora Assistente de Ciência da Computação e Engenharia Elétrica na Universidade de Stanford e cofundadora da Physical Intelligence. Ela é especialista em IA, robótica e aprendizado de máquina, frequentemente compartilhando descobertas de pesquisa, benchmarks e aplicações práticas de sistemas robóticos. Seu conteúdo inclui análises detalhadas do desempenho de modelos de IA, tarefas de robótica e recursos educacionais como vídeos de aulas e palestras em workshops.

CompartilharXWhatsAppLinkedInFacebook

Dados de 25 de out. de 2026.

Os números brutos · últimos 90 dias

Visualizações medianas
42,8 mil
por publicação
Interações medianas
435
por publicação
Publicações
10
em 90 dias
Seguidores
129,3 mil
todas as redes pontuadas

O que compõe o score

Percentis 0 – 100 em relação a todos os criadores acompanhados.

  • Alcance · 30%86

    Média de visualizações por publicação em 90 dias

  • Engajamento · 30%70

    Média de reações por publicação

  • Audiência · 30%75

    Seguidores somados, em relação à população

  • Regularidade · 10%63

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

Redes

129,3 mil seguidores somados

RedeSeguidoresScore
X@chelseabfinn105,9 mil8.277t2
LinkedIn@cbfinn23,3 mil2.599t9

Últimos 30 dias

Os melhores 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 · há 13 dias#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…

    29,1 mil visualizações582 interações

  2. X · há 17 dias#2
    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

    38,5 mil visualizações398 interações

  3. X · há 22 dias#3
    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 mil visualizações344 interações

  4. 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 · há 5 dias#4
    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 mil visualizações340 interações

  5. X · anteontem#5
    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

    18,2 mil visualizações312 interações

Frente a frente

Comparar Finn com…