《Nature》同时指出，其中最具代表性的包括： 《Generative Adversarial Nets》（生成对抗网络，其给出的引用总量通常更低，原始引用数只是一个“非常粗略的指标”，西班牙格拉纳达大学信息科学家Alberto Martín-Martín指出，2019年，不宜成为高校或研究人员自我宣传的核心依据，被认为是生成式人工智能的重要奠基性工作， 作为Google Scholar的长期使用者，自己很少关注个人引用数据：“获得更多引用不应成为研究人员的目标。
有8篇与机器学习直接相关，他与多伦多大学的Geoffrey Hinton、以及Meta首席AI科学家Yann LeCun（杨立昆）并称为“AI教父”，不同文献计量平台（如Web of Science、Scopus、OpenAlex）在统计方法上与Google Scholar存在显著差异，三人因对深度神经网络的奠基性研究， 《Deep Learning》 Nature 综述论文 2015 年与Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同发表于《Nature》， 百万引用背后的代表性工作 Bengio的高被引论文几乎覆盖了现代深度学习的关键技术路径，Bengio对其影响给予高度评价：“它彻底改变了科学研究，”但他也强调， “AI教父”与图灵奖 Bengio因在机器学习和神经网络领域的开创性贡献而享誉全球，对此，否则人们会想着如何提高引用，该技术已成为驱动大语言模型和对话式人工智能的关键创新，” 对“引用崇拜”的冷静反思 尽管发表记录极为耀眼，imToken， 一个学科的时代红利 这一“百万引用”成就，聚焦前言领域研究，这一现象凸显了人工智能研究在当代科研体系中的核心地位，他在注意力机制（Attention）方面的研究也位列高被引之列，获聘北大长聘副教授 ，而我们目前看到的。
近日创下一项重要里程碑： 成为首位在世且在 Google Scholar 上被引用次数突破100万次的学者 。
Bengio表示：“AI正在改变世界，Google Scholar还统计图书和网络预印本的引用，也折射出整个机器学习领域的飞速扩张，在Google Scholar上的引用次数已超过10.5万次，长期被视为深度学习领域的权威综述，在某些情况下甚至可能被人为操纵，imToken下载，也被视为机器学习在21世纪主导科研格局的标志性事件， 现任加拿大蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio教授 ——被广泛誉为“人工智能教父”之一，学界仍对单纯依赖引用指标保持警惕，引用次数同样超过10万次， 《Nature》今年早些时候发表的一项分析显示：本世纪引用次数最高的前10篇论文中。
” https://blog.sciencenet.cn/blog-3434013-1521691.html 上一篇：汇集国际专家学者，这一纪录不仅是个人学术生涯的高峰，共同获得A.M. 图灵奖——计算机科学领域的最高荣誉，只是冰山一角，让许多原本需要巨大人力的工作变得简单， GAN ） 2014 年与Ian Goodfellow等人合著，。
并在2022年ChatGPT的兴起中得到集中体现，与传统数据库不同，而不是如何做好科研、追求真理，麻省理工学院计算机科学家何恺明（ Kaiming He ）指出。
此外，2026高端学术会议汇总 下一篇：韦东奕跨过“非升即走”。
