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SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMind

Top 100 IA · Países Baixos

Sander Dieleman

Google DeepMind Países Baixos

Score
7.3330 hoje
Posição
70/198 ↓6
em 90 dias
+309+4,1%

Sander Dieleman é um Cientista de Pesquisa na Google DeepMind, especializado em deep learning, modelos generativos e redes neurais. Ele compartilha insights técnicos, descobertas de pesquisa e avanços em machine learning, frequentemente mencionando seu trabalho em WaveNet, Imagen e Veo. Seu conteúdo inclui análises de modelos de difusão, autoencoders e outras técnicas avançadas de ML, além de menções ocasionais à recuperação de informações musicais e sistemas de recomendação.

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Dados de 25 de out. de 2026.

Os números brutos · últimos 90 dias

Visualizações medianas
45,2 mil
por publicação
Interações medianas
568
por publicação
Publicações
31
em 90 dias
Seguidores
78,6 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%74

    Média de reações por publicação

  • Audiência · 30%66

    Seguidores somados, em relação à população

  • Regularidade · 10%100

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

Redes

78,6 mil seguidores somados

RedeSeguidoresScore
X@sedielem72 mil7.821t2
LinkedIn@sanderdieleman6,5 mil7.512t2

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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 · há 8 dias#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…
    SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMindSander Dieleman

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  4. X · há 21 dias#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)
    SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMindSander Dieleman

    15,4 mil visualizações239 interações

  5. X · há 17 dias#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 · anteontem#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…
    SDSander Dieleman, Research scientist, Google DeepMindSander Dieleman

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