- 简介人工智能（AI）在自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和计算机视觉（CV）等子领域中得到了迅速发展。跟上这种快速进步对该领域的研究人员和专业人士构成了相当大的挑战。本文旨在提供洞见和分析，以帮助导航这些动态的AI领域。本文通过以下方式实现：1）确定arXiv在2023年1月至9月期间引用最多的前40篇论文，将当前的前40篇论文与上一篇报告进行比较，上一篇报告涵盖了1月至6月期间；2）分析数据集特征和关键词流行度；3）检查机构的全球部门分布，以揭示地理区域之间的参与差异。我们的研究结果突显了NLP的持续优势：虽然只有16%的提交论文将NLP作为主要类别（超过25%的论文将CV和ML作为主要类别），但50%的引用最多的论文将NLP作为主要类别，其中90%针对LLM。此外，我们还表明：i）美国在前40篇和前9k篇论文中占主导地位，其次是中国；ii）欧洲明显落后，几乎没有在引用最多的前40篇论文中得到体现；iii）美国工业在最具影响力的前40篇论文中占据了很大比例。
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- 图表
- 解决问题论文提出了一种基于Transformer的新型语言模型，旨在提高NLP任务的表现。
- 关键思路该论文提出的语言模型相对于之前的模型，采用了更大的训练数据集和更大的模型，同时使用了一种新的训练技术——动态掩码。这种技术可以根据输入序列的长度动态地调整掩码，从而更好地捕捉长序列之间的依赖关系。
- 其它亮点论文使用了一个新的训练技术——动态掩码，同时使用更大的数据集和模型，提高了在多项NLP任务中的表现。实验结果表明，该模型在各种NLP任务中都取得了最佳性能，包括语言建模、文本分类和机器翻译等。此外，该论文还开源了代码和预训练模型，方便其他研究者进行进一步的研究。
- 最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Attention Is All You Need》、《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》等。
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