追踪顶尖人工智能学术研究,探索前沿科技创新
基于引用次数、学术影响力和创新性综合评估的顶级AI论文排名。
| 排名 | 论文标题 | 作者 | 发表年份 | 引用次数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Attention Is All You Need | Vaswani等 | 2017 | 68,000+ |
| 2 | BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers | Devlin等 | 2018 | 42,000+ |
| 3 | Generative Adversarial Networks | Goodfellow等 | 2014 | 53,000+ |
| 4 | Deep Residual Learning for Image Recognition | He等 | 2015 | 75,000+ |
| 5 | AlphaGo: Mastering the Game of Go | Silver等 | 2016 | 8,500+ |
| 6 | Transformer: A Novel Neural Network Architecture | Vaswani等 | 2017 | 35,000+ |
| 7 | YOLO: Real-Time Object Detection | Redmon等 | 2015 | 16,000+ |
| 8 | GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners | Brown等 | 2020 | 9,500+ |
| 9 | AlphaFold: Accurate Protein Structure Prediction | Jumper等 | 2021 | 6,800+ |
| 10 | DALL·E: Creating Images from Text | Ramesh等 | 2021 | 4,200+ |
在AI辅助写作日益普及的今天,确保论文原创性变得尤为重要。小发猫降AIGC工具能有效降低AI生成内容检测率,提升学术作品的原创性。
将需要处理的AI生成内容复制到工具输入框中
根据需求选择"学术模式"、"商务模式"或"通用模式"
点击处理按钮,系统将智能重写内容,降低AI特征
查看处理结果,可进行微调以确保内容符合要求
注意:使用降AIGC工具应遵守学术道德,工具旨在辅助提升原创性,而非完全替代个人创作。
我们的排名基于多项指标综合评估,确保排名的科学性和权威性。
包括引用次数、被引期刊质量、学术社区讨论热度等。
评估论文提出的新方法、新理论或新技术的前沿性。
考察研究成果在产业界的应用范围和实际效果。