AI論文「高引用轉換率」排名出爐：OpenAI第一，曠視第二，Google位居第九

為了弄清楚這個問題，美國Zeta Alpha平台統計了2020-2022三年之間全世界引用次數前100的AI論文，得出了一些很有意思的結果。

例如：

「當紅明星」OpenAI，在論文引用次數最多的機構中名列第9。

然而，在論文發表數量最多的機構名單上，根本找不到它的名字。

再比如，來自工業界的GoogleMeta微軟總是在各項數據都名列前茅，然而總的看下來，學術界也並沒有落後工業界。

此外，先前關於「中國AI研究的產出數量和品質可能超過美國」的觀點在這份報告中似乎也被破解——

#更多以及具體的數據，我們一個接一個來看。

中國第二，OpenAI、DeepMind品質取勝

在具體分析之前，Zeta Alpha先統計出了2020-2022每年引用次數最多的論文，它們分別是：

2022年：

1、AlphaFold Protein Structure Database: Massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models

引用次數：1372
機構：DeepMind
主題：利用AlphaFold增加蛋白質結構資料庫的覆蓋範圍

2、ColabFold: making protein folding accessible to all

引用次數：1162
機構：多家合作完成
主題：一個開源且高效的蛋白質折疊模型

3、Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents

引用次數：718
機構：OpenAI
主題： DALL·E 2

4、A ConvNet for the 2020s

#引用次數：690
機構：Meta與UC伯克利大學
主題：在Transformer繁榮時期成功實現CNN現代化

5、PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

引用次數：452
機構：Google
主題：Google的540B大型語言模型，一個新的MLOps範式，包含它的實現過程

2021年

1、Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold

引用次數：8965
機構：DeepMind
主題：AlphaFold，利用深度學習進行蛋白質結構預測的巨大突破

2、Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

##引用次數：4810

機構：微軟
主題：ViT的強大變體

3、Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

引用次數：3204

機構：OpenAI
主題：CLIP

4、On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

引用次數：1266

機構：美國華盛頓，Black in AI，The Aether
主題：著名的立場論文，對不斷增長的語言模型的趨勢持批評態度，強調了它們的局限性和危險

5、Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

引用次數：1219

機構：Meta
主題：DINO，揭示了圖像的自監督如何導致Transformers中出現某種原型物件分割

2020年：

1、An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

引用次數：11914

機構：Google
主題：第一個展示普通Transformer如何在電腦視覺領域中表現出色的作品

2、Language Models are Few-Shot Learners

引用次數：8070

機構：OpenAI
主題：GPT-3

3、YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

引用次數：8014

機構：中國台灣「中研院」
主題：YOLOv4

4、Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

#引用次數：5906

機構：Google
主題：對Transformer的遷移學習進行了嚴格的研究，產生了著名的T5

5、Bootstrap your own latent: A new approach to self- supervised Learning

引用次數：2873

機構：DeepMind和帝國學院
主題：顯示negative對於表徵學習來說不是必需的

想必大家能從中找到不少「熟悉的面孔」。

接著，Zeta Alpha就對近三年的高引用論文背後的資訊進行了一番分析。

首先是「每年論文引用次數進前100最多」的國家（地區）。

可以看到美國強勢第一，中國與之的差距比較明顯。

因此Zeta Alpha也認為，先前關於「中國在AI方面的研究可能超過美國」的說法至少在這項數據上是不成立的。

除此之外，新加坡和澳洲的排名也比較出人意料，分別為第五和第六。

“為了正確評估美國的主導地位”，Zeta Alpha又換了一種統計方式，計算引用次數前100的百分比。

當然，美國仍然第一，但可以看到三年間的佔比下降。

英國是中美以外最大的競爭對手，不過英國表現突出的2022年，其實主要都是由DeepMind貢獻的（佔69%）。

接下來是依照組織或機構評比論文引用次數進前100最多的個體。

不太意外，Google與Meta微軟分列前三，接著是UC柏克萊、DeepMind和史丹佛。

OpenAI也收穫了一個還不錯的名次，第九。第十是MIT，第十一是清華大學。

儘管前三名選手都來自工業界，但是如果只按照機構類型來分，學術界和它的表現其實基本上不相上下。

再接著，是過去三年各組織或機構發表的論文總數排名。

老大還是Google。第二名比較亮眼，是清華大學，接著是微軟、CMU、MIT、史丹佛、UC柏克萊、北京大學（第八）、Meta……

#可以看到，前十名隸屬於學術界的機構或組織佔據了大片江山。

而我們找了半天，也沒有看到OpenAI和DeepMind的名字－－

#顯然它們發表的論文數量較少，主要靠品質取勝。

為了驗證這個猜測，Zeta Alpha也做了一個高引論文轉換率的排名。

果不其然，OpenAI摘得桂冠，DeepMind獲得第三。

當然，Meta也不錯，第四，引得LeCun都出來「現身說法」了一下：

我們Meta確實是更注重質量而不是數量的。

相比之下，高引多但發得更多的Google才排第九，差點出前10。

除了這幾位，第二名也是亮點──它就是曠視。

以及國內還有商湯也上榜了。

附2022引用Top100完整名單

ChatGPT的火著實盤活了AI產業，最新前沿研究究竟會指向哪些方向？我們也需要更加敏銳地進行觀察。

為此，Zeta Alpha也給出了2022年引用進100的所有AI論文的名單，或許對大家有所啟發。

1-30：

#31-60：

##61-90：

#91-100：

##那麼，Zeta Alpha這份報告的全部內容就是這些。

原文可戳：

https://www.php.cn/link/ea20aed6df7caa746052d227d194a395

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