2024年引用次数排名前TOP10的AI论文
2024年引用次数排名前TOP10的AI论文
2024年，人工智能研究领域取得了突破性进展，全球研究人员在这一领域发表了大量开创性论文。本文将深入探讨2024年被引用次数最多的10篇人工智能研究论文，揭示这些研究如何塑造AI领域的未来发展方向。
数据来源
本文引用数据来源于arXiv平台。截至2024年11月，arXiv上的人工智能类别（cs.AI）共发表了32,420篇论文，较上一年的17,420篇增长了一倍多。这种指数级增长凸显了人工智能领域的快速发展。
值得注意的是，本文中提供的引用计数在撰写时是准确的，但随着越来越多的研究人员发现和巩固这些论文中提出的开创性工作，引用计数可能会发生变化。
2024年引用次数最多的10篇AI研究论文
10.Deep Seek Coder: Transparent and State-of-the-Art Code-Specific Pre-Training
机构：DeepSeek-AI
论文《Deep Seek Coder: Transparent and State-of-the-Art Code-Specific Pre-Training》被引用301次，是2024年被引用次数第10的人工智能研究论文。该论文于2024年1月发表，重点介绍了Deep Seek Coder模型的强大功能，该模型于2023年11月公开发布。
本文的关键创新在于对包含两万亿个token的海量数据集进行广泛的代码预训练，这使得Deep Seek Coder模型能够在代码相关任务中取得最佳结果，甚至超越Codex和GPT-3.5等闭源模型。本文还强调了Deep Seek Coder训练过程的透明度，为研究界提供了宝贵的见解。
9.A Survey of Large Language Models
论文《大型语言模型调查》以392次引用排名第9，全面概述了截至2024年2月的大型语言模型（LLM）研究状况。对于希望了解LLM领域最新进展的研究人员和从业人员来说，这篇论文是一份宝贵的资源。
本综述涵盖了广泛的主题，包括法学硕士的基本概念、架构、培训技术和应用。通过综合最新的研究，本文对法学硕士的现状和未来发展方向提供了全面的了解。
8.KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
机构：麻省理工
论文“KAN：一种新颖的机器学习架构”以次引用排名第8，介绍了一种有争议但前景光明的新技术，称为KAN，即Kov Arnold网络。在发表时，该架构的基线尚未经过适当的训练，导致人们对其实际性能产生了一些怀疑。
然而，KAN论文已成为2024年最受欢迎的新型架构，展示了这种新机器学习方法的潜力。
7.The Qwen 2 Model Series: Scaling Up Mixture of Experts
机构：阿里巴巴
排名第七的Qwen 2模型系列技术报告论文引用量达405次，介绍了一系列开源大型语言模型和多模态模型，参数范围从0.5亿到720亿。这篇由阿里巴巴于2024年9月发表的论文详细阐述了这些模型的训练过程和性能，包括使用混合专家架构。
混合专家方法是本文的重点，该方法涉及通过不同的神经网络路由输入，以更好地存储和处理信息。
6.The Phi-3 Model Series: Tiny Yet Capable
机构：微软
微软的Phi-3模型系列技术报告论文以558次引用排名第六，展示了该公司在开发高性能但紧凑的语言模型方面的持续努力。Phi系列长期以来以专注于高质量的预训练数据（例如学术论文）而闻名，而最新版本正是在此基础上构建的。
Phi-3论文深入分析了这些超小型但功能强大的模型的训练过程和性能，这对于在资源受限的设备或边缘计算场景中部署尤其有用。
5.Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
机构：谷歌
谷歌于2024年3月发表的“Gemini 1.5”论文以731次引用排名第五，在大型语言模型领域独树一帜。这篇论文的一大亮点是该模型能够处理前所未有的1000万个token的上下文长度，以及令人印象深刻的生成速度。
上下文长度和生成能力的突破震惊了整个行业，因为之前最先进的模型Claw 2.1只能处理200,000个token。Gemini 1.5论文深入介绍了实现这些令人印象深刻的壮举的新颖架构设计，展示了Google在大型语言模型领域的持续领导地位。
4.Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model
机构：华中科技大学、地平线机器人、北京人工智能研究院
2024年1月发表的“Vision Mamba”论文以765次引用排名第四，该论文以原始Mamba论文的开创性工作为基础，该论文于2023年12月发表，目前引用量为1,382次。
Vision Mamba论文探讨了Mamba架构在视觉任务中的应用，Mamba架构是一种线性复杂度的注意力语言建模替代方案。这种创新方法有可能彻底改变我们处理计算机视觉问题的方式，论文详细介绍了这项新技术的实现和性能。
3.Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
机构：谷歌
排名第三的论文“Gemma”被引用次数达677次，由谷歌于2024年3月发表，重点介绍了该公司为解决AI安全问题所做的努力。Gemma是一个20亿和70亿参数的开源模型，源自谷歌的Gemini模型，重点强调AI安全性和一致性。
尽管谷歌在模型安全方面的记录并非没有受到批评，但Gemma的论文已成功引起研究界的极大关注。对模型架构和训练过程的详细见解为围绕人工智能安全和负责任开发的持续讨论做出了宝贵贡献。
2.Mixtral of Experts
机构：Mistral AI团队
论文“Modern OG Mixture of Experts”以1,350次引用排名第二，随着MrAI发布Mixr A7B模型，该论文已成为2024年的主流技术。虽然混合专家方法并不完全是新方法，但今年它的广泛采用是人工智能领域的一项重大发展。
本文全面概述了专家混合技术，该技术涉及通过不同的神经网络路由输入，以更好地存储和处理信息。这种方法在各种应用中都显示出了良好的效果，本文中的详细见解无疑促进了它越来越受欢迎。
1.The Llama 3 Herd of Models
机构：Meta AI
截至2024年11月，Meta于2024年7月发表的“Llama-3”论文以惊人的1,719次引用位居榜首，无疑是今年最具影响力的AI研究论文。这份长达92页的巨著是一座名副其实的信息金矿，为训练大规模语言模型提供了详细的蓝图。
Llama-3论文涵盖了广泛的主题，包括硬件优化、预训练技术，甚至安全对齐。Meta基本上分享了创建多达450亿个参数的最先进的语言模型的确切步骤，因此这篇论文对于任何对大型语言模型的最新进展感兴趣的人来说都是必读之作。