2023年、独自のスコアランキング上位の論文を集計してみた。2023年トップはGeminiの論文（Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models (fugumt.com)）だった。著者数から言っても妥当であろうと思う。著者の多いSurveyが上位に来る傾向があるが、その他も注目すべき論文が多い。
スコアリングは論文著者がトップカンファレンスに通した発表数・トップ論文誌に通した論文数を元に算出している。有名研究者が多数参加する論文のスコアが上がりやすい。なお、今までの最高スコアはBIG-bench（Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models (fugumt.com)）の649.7である。
今年Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要) (fugumt.com)で扱った論文は初回バージョンのみを数えて79862件、バージョンアップ分を個別扱いにすると108555件だった。2022年は61378件、79010件だったことからこの分野がさらに盛り上がりを見せているかarXivの重要性が上がっているよう。いずれにしてもarXivだけで更新分併せて9000件/月、300件/日と多くの論文が投稿されていて情報を追うのはなかなか大変になっていると思う。
2023年発表でスコアが高かった論文上位10件
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models [517.1]
マルチモーダルモデルの新たなファミリーであるGeminiは、画像、オーディオ、ビデオ、テキスト理解にまたがる優れた機能を示している。 ファミリーはUltra、Pro、Nanoサイズで構成されており、複雑な推論タスクからオンデバイスメモリに制約のあるユースケースまで幅広い用途に適している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 19 Dec 2023 02:39:27 GMT) - A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7]
推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。 基礎モデルの開発が進み、推論タスクの能力を探究することへの関心が高まっている。 本稿では,様々な推論タスク,メソッド,ベンチマークの最新の進歩を浮き彫りにして,推論に適応する基礎モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Dec 2023 15:16:13 GMT) - Graph Transformer GANs for Graph-Constrained House Generation [223.7]
本稿では,グラフノード関係を効果的に学習するために,GTGAN(Graph Transformer Generative Adversarial Network)を提案する。 GTGANは、グラフ制約のある住宅生成タスクにおいて、エンドツーエンドで効率的なグラフノード関係を学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 14 Mar 2023 20:35:45 GMT) - Adaptive Siamese Tracking with a Compact Latent Network [219.4]
追跡タスクを分類に変換することで,シームズをベースとしたトラッカーを簡易化する直感的なビューを提供する。 そこで本研究では,視覚シミュレーションと実追跡例を用いて,詳細な解析を行う。 そこで我々は,古典的なSiamRPN++,SiamFC,SiamBANの3つのトラッカーを調整した。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 08:06:02 GMT) - Regeneration Learning: A Learning Paradigm for Data Generation [215.0]
再生学習は、データ生成のための対象データYの抽象化(Y’)を処理する。 再生学習はデータ生成のパラダイムとして広く利用されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Jan 2023 01:33:34 GMT) - Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems [211.4]
科学のためのAI(AI4Science)として知られる新しい研究領域 領域は、物理世界(波動関数と電子密度)、原子(分子、タンパク質、物質、相互作用)、マクロ(流体、気候、地下)まで理解することを目的としている。 主要な課題は、物理第一原理、特に対称性を深層学習法によって自然システムで捉える方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Jul 2023 12:14:14 GMT) - Focus on Your Target: A Dual Teacher-Student Framework for Domain-adaptive Semantic Segmentation [210.5]
意味的セグメンテーションのための教師なしドメイン適応(UDA)について検討する。 対象領域からのトレーニングサンプルの割合を減少・増加させることで,「学習能力」が強化・弱まることがわかった。 本稿では,DTS(Double teacher-student)フレームワークを提案し,双方向学習戦略を取り入れた。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 16 Mar 2023 05:04:10 GMT) - DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery through Sophisticated AI System Technologies [198.6]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。 我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:05:15 GMT) - ICDAR 2023 Competition on Structured Text Extraction from Visually-Rich Document Images [198.4]
大会は2022年12月30日に開かれ、2023年3月24日に閉幕した。 トラック1には35人の参加者と91人の有効な応募があり、トラック2には15人の参加者と26人の応募がある。 提案手法の性能によると, 複雑なシナリオやゼロショットシナリオにおいて, 期待される情報抽出性能にはまだ大きなギャップがあると考えられる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 5 Jun 2023 22:20:52 GMT) - De Novo Molecular Generation via Connection-aware Motif Mining [198.0]
我々は、マイニングされた接続認識モチーフに基づいて分子を生成する新しい方法、MiCaMを提案する。 得られたモチーフ語彙は、分子モチーフ(頻繁な断片)だけでなく、それらの接続情報も含む。 マイニングされた接続対応モチーフに基づいて、MiCaMは接続対応ジェネレータを構築し、同時にモチーフをピックアップし、どのように接続されているかを決定する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Feb 2023 14:40:47 GMT)