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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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