以下论文均来自人工智能领域SOTA排行榜的精选论文,它们代表学术界最新的研究方向与成果,是AI未来的前进的方向。
当前在WMT2014英语到德语翻译集上表现最好的机器翻译模型是Transformer Big,其模型在提升中使用的技巧BT(Back-Translation)正是源自于该论文。
当前在PennTreebank数据集上表现最佳的语言模型是GPT-3,它能够很好的应对包括翻译,问题解答和完形填空等下游任务,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
从论文的名字可以看出,这正是支持大名鼎鼎的Google T5-3B的源论文,它在SQuAD1.1 dev问答数据集上取得了当前的SOTA水平。
当前在SST-5 Fine-grained classification数据集上表现最佳的情感分析模型是BERT-large,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在Cityscapes test数据集上表现最佳的语义分割模型是HRNetV2,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在ImageNet数据集上表现最佳的图像分类模型是FixEfficientNet-L2,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在COCO test-dev数据集上表现最佳的目标检测模型是DetectoRS (ResNeXt-101-32x4d, multi-scale),其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在ImageNet 64x64数据集上表现最佳的图像生成模型是Sparse Transformer 152M (strided),其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在MPII Human Pose数据集上表现最佳的姿势估计模型是Soft-gated Skip Connections,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
当前在Switchboard + Hub500数据集上表现最佳的语音识别模型是ResNet + BiLSTMs acoustic model,其中主要实验过程和结论正源于该论文。
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