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- #每日快讯#
Nature独家统计：二十一世纪引用量最高的论文，花落谁家？
2025 年 4 月 15 日，《Nature》杂志新闻团队发布了 21 世纪被引用次数最多的 25 篇论文统计。此次统计选用 Dimensions、Web of science等五个论文数据库，并采用中位数排名法减少统计误差。
在众多论文中，华人作者何恺明等人撰写的《Deep Residual Learning for Image Recognition》脱颖而出，成为 21 世纪被引用最多的论文。该论文提出的 ResNets 对深度学习和 AI 发展影响深远，AlphaGo、ChatGPT 等均从中受益。何恺明本人如今也是全球人工智能领域顶尖科学家。
除这篇论文外，榜单中还有不少明星论文。如2017 年的《Attention is all you need》引入 Transformer 架构，是 ChatGPT 等大语言模型的核心技术支撑；2017 年的《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》展示了深度学习在图像识别领域的巨大潜力 ，其作者 Geoff Hinton 去年荣获诺贝尔物理学奖。
在 25 篇高引用论文中，AI 论文表现突出。这得益于 AI 的交叉学科属性，其技术可广泛应用于生物医学、社会科学等众多领域。同时，许多 AI 论文会随开源代码或工具发布，助力 了AI 论文传播。而且，不少 AI 论文通过预印本提前发布，提前积累引用量。除 AI 领域，研究软件、癌症与健康研究领域也有多篇论文上榜。
不过，这份榜单也引发学术界争议，争议核心在于高引用是否等同于高价值。部分学者指出，一些高引用论文是评论综述类，并非突破性发现，如排名第三的心理学方法梳理论文。此外，还存在领域偏见问题，重大科学突破的论文未上榜，这与引用机制的 “马太效应” 有关，方法类论文易被频繁引用，而突破性研究因难度大、周期长，短期内引用量难快速增长。
但这份榜单仍有重要意义，它映射出学术研究的现状，让我们看到 AI 等领域的蓬勃发展，也促使我们反思学术评价体系存在的问题。
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2025 年 4 月 8 日，李飞飞团队发布《2025 年人工智能指数报告》，用456页的报告，对 2024 年全球人工智能行业进行了深度剖析。
01 人工智能行业：竞争加剧，成本与性能优化
美国虽在顶级模型数量上占优，2024 年推出 40 个，远超中国（15 个）和欧洲（3 个），但中美模型性能差距快速缩小，在 MMLU 和 HumanEval 等基准测试中，从 2023 年的 20% 缩至 0.3%，同时模型开发全球化趋势明显。
技术提升与成本降低成果显著，2022 年 11 月至 2024 年 10 月，GPT-3.5 级别系统推理成本暴降超 280 倍，硬件成本每年降 30%、能效提升 40%，开闭源模型性能差距从 8% 缩至 1.7%。企业积极投身人工智能领域，2024 年美国私人投资达 1091 亿美元，近 90% 知名 AI 模型由企业研发，头部模型性能差距缩小，竞争进入白热化。
02 人工智能与社会生活：深度渗透，态度差异明显
人工智能加速融入日常生活，医疗领域，2023 年美国 FDA 批准 223 种支持人工智能的医疗设备，远超 2015 年的 6 种；交通领域，Waymo 和百度的自动驾驶服务广泛开展。
然而，人工智能教育在各国发展不均，部分非洲国家因基础设施问题难以推进，美国部分教师教授相关课程能力不足。全球对人工智能的态度地区差异大，中国、印度尼西亚和泰国等国乐观情绪较高，中国 83% 的人认为其利大于弊，而加拿大、美国和荷兰等地乐观程度较低，但近年来部分国家乐观情绪有所上升。
03 人工智能治理：监管加强，生态尚不平衡
2024 年相关滥用事件达 233 起，如深度伪造照片、聊天机器人关联青少年自杀等。各国政府加大监管和投资力度，2024 年全球 75 个国家立法中对人工智能的提及增长 21.3%，多国承诺大规模投资，如加拿大、中国、法国、印度和沙特阿拉伯等。
对比 2023 年和 2024 年报告，模型研发上中美差距持续缩小，大模型性能趋同，竞争加剧。人工智能门槛降低，小模型表现更优，如微软 Phi-3-mini 用较少参数达到高水准。但 AI 滥用事件激增，2024 年相关危害事件数量创历史新高，地区发展不平衡和教育资源不均等问题也亟待解决。展开11