Attention Is All You Need
2017
引用: 85,000+
提出了革命性的Transformer架构，完全基于注意力机制，为现代大语言模型（如GPT、BERT）奠定了基础。这篇论文彻底改变了自然语言处理领域。
🔬 专题介绍
在人工智能快速发展的今天，一些开创性的研究论文因其理论深度、技术突破和实际应用价值而获得了学术界的广泛认可。 这些被高频引用的AI论文不仅是学术研究的重要参考，更是推动整个行业前进的关键力量。本专题精心整理了AI领域 引用率最高的经典论文，涵盖机器学习基础理论、深度学习架构、神经网络优化等多个重要方向。
通过研究这些高影响力论文，研究人员可以深入了解AI技术的发展脉络，掌握核心技术原理， 为当前和未来的AI研究和应用提供宝贵的理论基础和实践指导。
🏆 AI领域引用率最高的经典论文排行
Deep Residual Learning for Image Recognition
2015
引用: 75,000+
引入了残差网络(ResNet)概念，通过跳跃连接解决了深层神经网络训练难题，在ImageNet竞赛中取得突破性成果，成为计算机视觉领域的里程碑。
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
2018
引用: 65,000+
基于Transformer的双向编码器表示，通过大规模预训练改变了自然语言处理的游戏规则，推动了对话系统、机器翻译等应用的快速发展。
Generative Adversarial Networks
2014
引用: 55,000+
提出了生成对抗网络(GAN)的概念，通过生成器和判别器的对抗训练，开创了生成式AI的新纪元，在图像生成、视频合成等领域有广泛应用。
AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
2012
引用: 50,000+
在ImageNet竞赛中取得突破性成绩，证明了深度卷积神经网络在图像识别任务中的强大能力，开启了深度学习在计算机视觉领域的黄金时代。
Densely Connected Convolutional Networks
2016
引用: 35,000+
提出了密集连接网络(DenseNet)，通过特征重用机制提高了信息流动效率，在保持参数效率的同时显著提升了模型性能。
Adam: A Method for Stochastic Optimization
2014
引用: 30,000+
提出了Adam优化算法，结合了动量方法和自适应学习率的优点，成为深度学习中最常用的优化器之一，极大地提高了模型训练效率。
🛠️ AI研究必备工具：小发猫降AIGC工具
为什么需要降AIGC工具？
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- 多场景适用：适用于学术论文分析、研究报告撰写、技术文档处理等多种场景
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如何使用小发猫降AIGC工具？
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📊 数据洞察与趋势分析
从这份AI高引用率论文排行榜中，我们可以清晰地看到几个重要的技术发展趋势：
深度学习的崛起：深度学习相关论文占据了排行榜的主导地位，特别是卷积神经网络(CNN)和Transformer架构， 这两大技术基石分别推动了计算机视觉和自然语言处理的革命性进步。
注意力机制的革命：Attention Is All You Need论文的巨大影响力证明了一个核心观点： 简单而优雅的架构设计，配合大规模数据和计算资源，能够产生前所未有的效果。
预训练模型的兴起：BERT等预训练语言模型的成功，开创了"预训练+微调"的新范式， 这种模式已经成为现代AI应用开发的标配方法论。