awesome-ai-papers
awesome-ai-papers 是一个精心整理的 AI 论文清单，旨在帮助从业者快速追踪人工智能领域的最新突破与经典成果。面对海量且更新迅速的学术文献，研究人员和开发者往往难以高效筛选出高价值内容，awesome-ai-papers 通过按发布时间排序并细分领域的方式，有效解决了这一信息过载难题。
该资源覆盖了计算机视觉、自然语言处理、音频处理、多模态学习及强化学习五大核心方向，收录了从 2022 年至今的前沿研究，同时也包含了具有里程碑意义的历史经典论文。其独特的亮点在于建立了一套清晰的分级标识系统：用不同图标区分“引用超万的奠基性历史论文”、“达到最先进水平的重点论文”以及“极具潜力的新兴趋势”，让用户能一眼识别论文的行业地位与创新程度。
无论是希望紧跟技术前沿的算法工程师、需要调研文献的学术研究者，还是对 AI 发展脉络感兴趣的技术爱好者，都能从中获益。通过 awesome-ai-papers，用户可以轻松找到如 Segment Anything (SAM)、ControlNet、SDXL 等知名模型的原始论文，为技术选型、灵感激发或深入学习提供可靠指引。
使用场景
某计算机视觉团队的算法工程师正在为医疗影像分割项目寻找最新的 SOTA（最先进）模型方案，急需在两周内完成技术选型并复现基线。
没有 awesome-ai-papers 时
- 信息检索低效：需要在 arXiv、Google Scholar 等多个平台手动关键词搜索，每天耗费数小时筛选海量无关论文，难以区分哪些是真正具有突破性的工作。
- 错失关键进展：由于缺乏系统性的分类整理，极易漏掉像
MedSAM这样专门针对医疗图像分割的最新重要论文，导致技术路线选择滞后。 - 价值评估困难：面对大量新发表的论文，难以快速判断其影响力（如引用量、是否达到 SOTA），容易在尚未成熟的“趋势型”研究上浪费宝贵的复现时间。
- 领域覆盖不全：人工追踪往往局限于自己熟悉的子领域，可能忽略多模态学习或无监督学习（如
DINOv2）中能迁移到医疗场景的通用特征提取方法。
使用 awesome-ai-papers 后
- 精准定位目标：直接查阅"Computer Vision"分类下的 2023 年列表，几分钟内即可锁定
MedSAM和Segment Anything (SAM)等核心论文，大幅缩短调研周期。 - 分级决策清晰：利用仓库定义的图标体系（🏆历史经典、⭐重要成果、⏫新兴趋势），快速识别出高引用且结果可靠的模型，优先复现星级标记的论文以确保基线质量。
- 跨域灵感激发：通过浏览“多模态学习”和“无监督学习”板块，发现
Visual Instruction Tuning等跨领域技术，为小样本医疗数据训练提供了新的微调思路。 - 动态跟踪前沿：依托按月份更新的列表结构，团队能持续同步最新发布的
Florence-2等统一表示模型，确保技术方案始终处于行业前沿。
awesome-ai-papers 将原本杂乱无章的文献海洋转化为结构化的知识地图，让研发团队从“大海捞针”转变为“按图索骥”，显著提升了技术选型的效率与准确性。
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令人惊叹的AI论文 ⭐️
简介
本仓库是一个按发表日期排序的最新重要AI论文列表。涵盖五个领域：计算机视觉、自然语言处理、音频处理、多模态学习和强化学习。如果您喜欢这项工作，欢迎给本仓库点个赞。
维护者：Aimerou Ndiaye
目录
分类体系
为了筛选出最相关的论文，我们根据引用次数设定了主观标准。这里的每个图标代表符合某一标准的论文类型。
🏆 历史经典论文：引用次数超过1万次，并且对AI的发展产生了决定性影响。
⭐ 重要论文：引用次数超过50次，且结果处于当时的技术前沿。
⏫ 趋势新作：引用次数在1到50次之间，属于近期且具有创新性的论文，正逐渐被广泛采用。
📰 重要文章：虽未以研究论文形式发表，但具有决定性意义的工作。
2023年论文
计算机视觉
- ⭐ 01/2023: Muse：基于掩码生成式Transformer的文本到图像生成（Muse）
- ⭐ 02/2023: 基于扩散模型的结构与内容引导视频合成（Gen-1）
- ⭐ 02/2023: 将视觉Transformer扩展至220亿参数（ViT 22B）
- ⭐ 02/2023: 为文本到图像扩散模型添加条件控制（ControlNet）
- ⭐ 03/2023: Visual ChatGPT：与视觉基础模型对话、绘图和编辑（Visual ChatGPT）
- ⭐ 03/2023: 用于文本到图像合成的GAN扩展（GigaGAN）
- ⭐ 04/2023: Segment Anything（SAM）
- ⭐ 04/2023: DINOv2：无监督学习鲁棒视觉特征（DINOv2）
- ⭐ 04/2023: 视觉指令微调
- ⭐ 04/2023: 对齐潜在空间：基于潜在扩散模型的高分辨率视频合成（VideoLDM）
- ⭐ 04/2023: 来自扩散模型的合成数据可提升ImageNet分类性能
- ⭐ 04/2023: 医学图像中的Segment Anything（MedSAM）
- ⭐ 05/2023: Drag Your GAN：在生成图像流形上进行交互式的点操作（DragGAN）
- ⭐ 06/2023: Neuralangelo：高保真度的神经表面重建（Neuralangelo）
- ⭐ 07/2023: SDXL：改进潜在扩散模型以实现高分辨率图像合成（SDXL）
- ⭐ 08/2023: 用于实时辐射场渲染的3D高斯泼溅技术
- ⭐ 08/2023: Qwen-VL：一种多功能视觉-语言模型，可用于理解、定位等任务（Qwen-VL）
- ⏫ 08/2023: MVDream：用于3D生成的多视角扩散模型（MVDream）
- ⏫ 11/2023: Florence-2：推进面向多种视觉任务的统一表征（Florence-2）
- ⏫ 12/2023: VideoPoet：用于零样本视频生成的大语言模型（VideoPoet）
自然语言处理
- ⭐ 01/2023: DetectGPT：利用概率曲率进行零样本机器生成文本检测（DetectGPT）
- ⭐ 02/2023: Toolformer：语言模型可以自我教授如何使用工具（Toolformer）
- ⭐ 02/2023: LLaMA：开放且高效的基座语言模型（LLaMA）
- 📰 03/2023: GPT-4
- ⭐ 03/2023: 人工通用智能的火花：GPT-4的早期实验（GPT-4评估）
- ⭐ 03/2023: HuggingGPT：借助ChatGPT及其在HuggingFace中的伙伴解决AI任务（HuggingGPT）
- ⭐ 03/2023: BloombergGPT：面向金融领域的大型语言模型（BloombergGPT）
- ⭐ 04/2023: 使用GPT-4进行指令微调
- ⭐ 04/2023: 生成式代理：人类的互动模拟体（Gen Agents）
- ⭐ 05/2023: PaLM 2技术报告（PaLM-2）
- ⭐ 05/2023: 思维之树：利用大语言模型进行深思熟虑的问题解决（ToT）
- ⭐ 05/2023: LIMA：对齐之道在于少即是多（LIMA）
- ⭐ 05/2023: QLoRA：高效微调量化大语言模型的方法（QLoRA）
- ⭐ 05/2023: Voyager：一个基于大语言模型的开放式具身智能体（Voyager）
- ⭐ 07/2023: ToolLLM：助力大语言模型掌握16000+真实世界API（ToolLLM）
- ⭐ 08/2023: MetaGPT：面向多智能体协作框架的元编程（MetaGPT）
- ⭐ 08/2023: Code Llama：面向代码的开放基座模型（Code Llama）
- ⏫ 09/2023: RLAIF：通过AI反馈扩展人类反馈强化学习（RLAIF）
- ⭐ 09/2023: 大语言模型作为优化器（OPRO）
- ⏫ 10/2023: Eureka：通过编写大语言模型设计人类水平奖励（Eureka）
- ⏫ 12/2023: 利用大语言模型进行程序搜索所发现的数学成果（FunSearch）
音频处理
- ⭐ 01/2023: 神经编解码语言模型是零样本文本到语音合成器（VALL-E）
- ⭐ 01/2023: MusicLM：从文本生成音乐（MusicLM）
- ⭐ 01/2023: AudioLDM：基于潜在扩散模型的文本到音频生成（AudioLDM）
- ⭐ 03/2023: Google USM：将自动语音识别扩展到超过100种语言（USM）
- ⭐ 05/2023: 将语音技术扩展到1000多种语言（MMS）
- ⏫ 06/2023: 简单可控的音乐生成（MusicGen）
- ⏫ 06/2023: AudioPaLM：能够听和说的大型语言模型（AudioPaLM）
- ⏫ 06/2023: Voicebox：大规模文本引导的多语言通用语音生成（Voicebox）
多模态学习
- ⭐ 02/2023: 语言并非全部所需：将感知与语言模型对齐（Kosmos-1）
- ⭐ 03/2023: PaLM-E：具身多模态语言模型（PaLM-E）
- ⭐ 04/2023: AudioGPT：理解并生成语音、音乐、声音及说话人头像（AudioGPT）
- ⭐ 05/2023: ImageBind：一个嵌入空间，将所有内容绑定在一起（ImageBind）
- ⏫ 07/2023: 自回归多模态模型的规模化：预训练与指令微调（CM3Leon）
- ⏫ 07/2023: Meta-Transformer：多模态学习的统一框架（Meta-Transformer）
- ⏫ 08/2023: SeamlessM4T：大规模多语言多模态机器翻译（SeamlessM4T）
强化学习
- ⭐ 01/2023: 通过世界模型掌握多样化的领域（DreamerV3）
- ⏫ 02/2023: 利用在线强化学习将大型语言模型置于交互式环境中（GLAM）
- ⏫ 02/2023: 结合离线数据的高效在线强化学习（RLPD）
- ⏫ 03/2023: 使用语言模型进行奖励设计
- ⭐ 05/2023: 直接偏好优化：你的语言模型其实是一个奖励模型（DPO）
- ⏫ 06/2023: 利用深度强化学习发现更快的排序算法（AlphaDev）
- ⏫ 08/2023: Retroformer：采用策略梯度优化的回顾性大型语言代理（Retroformer）
其他论文
- ⭐ 02/2023: 优化算法的符号发现（Lion）
- ⭐ 07/2023: RT-2：视觉—语言—动作模型将网络知识迁移到机器人控制中（RT-2）
- ⏫ 11/2023: 为材料发现扩展深度学习规模（GNoME）
- ⏫ 12/2023: 利用可解释的深度学习发现一类新型抗生素结构
2022年论文
计算机视觉
- ⭐ 01/2022: 面向2020年代的卷积神经网络（ConvNeXt）
- ⭐ 01/2022: 只需补丁就够了（ConvMixer）
- ⭐ 02/2022: Block-NeRF：可扩展的大场景神经视图合成（Block-NeRF）
- ⭐ 03/2022: DINO：具有改进去噪锚框的DETR，用于端到端目标检测（DINO）
- ⭐ 03/2022: 将卷积核扩大到31×31：重访CNN中的大卷积核设计（大卷积核CNN）
- ⭐ 03/2022: TensoRF：张量辐射场（TensoRF）
- ⭐ 04/2022: MaxViT：多轴视觉Transformer（MaxViT）
- ⭐ 04/2022: 基于CLIP潜在空间的分层文本条件图像生成（DALL-E 2）
- ⭐ 05/2022: 具有深度语言理解的逼真文本到图像扩散模型（Imagen）
- ⭐ 05/2022: GIT：一种用于视觉和语言的生成式图像到文本Transformer（GIT）
- ⭐ 06/2022: CMT：卷积神经网络遇见视觉Transformer（CMT）
- ⭐ 07/2022: Swin UNETR：用于脑肿瘤语义分割的Swin Transformer…（Swin UNETR）
- ⭐ 07/2022: 无分类器的扩散指导
- ⭐ 08/2022: 针对主题驱动生成对文本到图像扩散模型进行微调（DreamBooth）
- ⭐ 09/2022: DreamFusion：使用2D扩散实现文本到3D生成（DreamFusion）
- ⭐ 09/2022: Make-A-Video：无需文本—视频数据即可生成视频（Make-A-Video）
- ⭐ 10/2022: 关于引导式扩散模型的蒸馏
- ⭐ 10/2022: LAION-5B：用于训练下一代图像—文本模型的开放大型数据集（LAION-5B）
- ⭐ 10/2022: Imagic：基于扩散模型的文本驱动真实图像编辑（Imagic）
- ⭐ 11/2022: 视觉提示调整
- ⭐ 11/2022: Magic3D：高分辨率文本到3D内容创作（Magic3D）
- ⭐ 11/2022: DiffusionDet：用于目标检测的扩散模型（DiffusionDet）
- ⭐ 11/2022: InstructPix2Pix：学习遵循图像编辑指令（InstructPix2Pix）
- ⭐ 12/2022: 文本到图像扩散的多概念自定义（Custom Diffusion）
- ⭐ 12/2022: 带有Transformer的可扩展扩散模型（DiT）
自然语言处理
- ⭐ 2022年1月: LaMBDA: 用于对话应用的语言模型 (LaMBDA)
- ⭐ 2022年1月: 思维链提示在大型语言模型中激发推理能力 (CoT)
- ⭐ 2022年2月: AlphaCode: 竞赛级代码生成 (AlphaCode)
- ⭐ 2022年2月: 微调后的语言模型是零样本学习者 (FLAN)
- ⭐ 2022年3月: 通过人类反馈训练语言模型以遵循人类指令 (InstructGPT)
- ⭐ 2022年3月: 多任务提示训练实现零样本任务泛化 (T0)
- ⭐ 2022年3月: 训练计算最优的大型语言模型 (Chinchilla)
- ⭐ 2022年4月: 像我能做到的那样做，而不是像我说的那样做：将语言与机器人操作可能性相结合 (SayCan)
- ⭐ 2022年4月: GPT-NeoX-20B: 一个开源自回归语言模型 (GPT-NeoX)
- ⭐ 2022年4月: PaLM: 通过Pathways扩展语言建模 (PaLM)
- ⭐ 2022年6月: 超越模仿游戏：量化和外推语言模型的能力 (BIG-bench)
- ⭐ 2022年6月: 利用语言模型解决定量推理问题 (Minerva)
- ⭐ 2022年10月: ReAct: 在语言模型中协同推理与行动 (ReAct)
- ⭐ 2022年11月: BLOOM: 一个拥有1760亿参数的开放获取多语言语言模型 (BLOOM)
- 📰 2022年11月: 为对话优化语言模型 (ChatGPT)
- ⭐ 2022年12月: 大型语言模型编码临床知识 (Med-PaLM)
音频处理
- ⭐ 2022年2月: mSLAM: 大规模多语言语音与文本联合预训练 (mSLAM)
- ⭐ 2022年2月: ADD 2022: 首个音频深度合成检测挑战赛 (ADD)
- ⭐ 2022年3月: 通过Patchout高效训练音频Transformer (PaSST)
- ⭐ 2022年4月: MAESTRO: 通过模态匹配实现语音文本表示的对齐 (Maestro)
- ⭐ 2022年5月: SpeechT5: 统一模态编码器解码器预训练，适用于口语... (SpeechT5)
- ⭐ 2022年6月: WavLM: 面向全栈语音处理的大规模自监督预训练 (WavLM)
- ⭐ 2022年7月: BigSSL: 探索大规模半监督学习在ASR领域的前沿 (BigSSL)
- ⭐ 2022年8月: MuLan: 音乐音频与自然语言的联合嵌入 (MuLan)
- ⭐ 2022年9月: AudioLM: 基于语言模型的音频生成方法 (AudioLM)
- ⭐ 2022年9月: AudioGen: 文本引导的音频生成 (AudioGen)
- ⭐ 2022年10月: 高保真神经音频压缩 (EnCodec)
- ⭐ 2022年12月: 通过大规模弱监督实现鲁棒语音识别 (Whisper)
多模态学习
- ⭐ 2022年1月: BLIP: 用于统一视觉-语言任务的语言图像预训练增强 (BLIP)
- ⭐ 2022年2月: data2vec: 一种适用于语音、视觉等领域的自监督学习通用框架 (Data2vec)
- ⭐ 2022年3月: VL-Adapter: 针对视觉与语言任务的参数高效迁移学习 (VL-Adapter)
- ⭐ 2022年4月: Winoground: 探测视觉与语言模型的视觉-语言能力 (Winoground)
- ⭐ 2022年4月: Flamingo: 用于少样本学习的视觉语言模型 (Flamingo)
- ⭐ 2022年5月: 通用智能体 (Gato)
- ⭐ 2022年5月: CoCa: 对比描述符是图像-文本基础模型 (CoCa)
- ⭐ 2022年5月: VLMo: 基于模态专家混合的统一视觉-语言预训练 (VLMo)
- ⭐ 2022年8月: 将图像视为外语：BEiT预训练适用于所有视觉及视觉-语言任务 (BEiT)
- ⭐ 2022年9月: PaLI: 联合缩放的多语言语言-图像模型 (PaLI)
强化学习
- ⭐ 2022年1月: 在野外学习四足机器人稳健的感知运动能力
- ⭐ 2022年2月: BC-Z: 通过机器人模仿学习实现零样本任务泛化
- ⭐ 2022年2月: 使用深度强化学习超越冠军Gran Turismo赛车手 (Sophy)
- ⭐ 2022年2月: 通过深度强化学习控制托卡马克等离子体的磁场
- ⭐ 2022年8月: 使用大规模并行深度强化学习在几分钟内学会行走 (ANYmal)
- ⭐ 2022年10月: 利用强化学习发现更快的矩阵乘法算法 (AlphaTensor)
其他论文
- ⭐ 2022年2月: FourCastNet: 一个全球数据驱动的高分辨率天气模型... (FourCastNet)
- ⭐ 2022年5月: ColabFold: 让蛋白质折叠触手可及 (ColabFold)
- ⭐ 2022年6月: 测量并改进图神经网络中图信息的使用情况
- ⭐ 2022年10月: TimesNet: 用于通用时间序列分析的时序二维变化建模 (TimesNet)
- ⭐ 2022年12月: RT-1: 用于大规模现实世界控制的机器人Transformer (RT-1)
历史论文
- 🏆 1958年：感知机：大脑中信息存储与组织的概率模型（感知机）
- 🏆 1986年：通过反向传播误差来学习表示（反向传播）
- 🏆 1986年：决策树的归纳（CART）
- 🏆 1989年：隐马尔可夫模型教程及其在语音识别中的应用（HMM）
- 🏆 1989年：多层前馈网络是通用逼近器
- 🏆 1992年：最优间隔分类器的训练算法（SVM）
- 🏆 1996年：装袋预测器
- 🏆 1998年：基于梯度的学习在文档识别中的应用（CNN/GTN）
- 🏆 2001年：随机森林
- 🏆 2001年：快速且精英的多目标遗传算法（NSGA-II）
- 🏆 2003年：潜在狄利克雷分配（LDA）
- 🏆 2006年：用神经网络降低数据维度（自编码器）
- 🏆 2008年：使用t-SNE可视化数据（t-SNE）
- 🏆 2009年：ImageNet：一个大规模的层次化图像数据库（ImageNet）
- 🏆 2012年：使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类（AlexNet）
- 🏆 2013年：高效地估计词向量表示（Word2vec）
- 🏆 2013年：变分自编码器（VAE）
- 🏆 2014年：生成对抗网络（GAN）
- 🏆 2014年：Dropout：防止神经网络过拟合的简单方法（Dropout）
- 🏆 2014年：使用神经网络进行序列到序列学习
- 🏆 2014年：通过联合学习对齐和翻译实现神经机器翻译（RNNSearch-50）
- 🏆 2014年：Adam：一种用于随机优化的方法（Adam）
- 🏆 2015年：批量归一化：通过减少内部协…加速深度网络训练（BatchNorm）
- 🏆 2015年：更深的卷积网络（Inception）
- 🏆 2015年：通过深度强化学习实现人类水平控制（Deep Q Network）
- 🏆 2015年：更快的R-CNN：通过区域建议网络实现实时目标检测（Faster R-CNN）
- 🏆 2015年：U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络（U-Net）
- 🏆 2015年：用于图像识别的深度残差学习（ResNet）
- 🏆 2016年：你只看一次：统一的实时目标检测（YOLO）
- 🏆 2017年：注意力就是你需要的一切（Transformer）
- 🏆 2018年：BERT：用于语言理解的深度双向变压器预训练（BERT）
- 🏆 2020年：语言模型是少样本学习者（GPT-3）
- 🏆 2020年：去噪扩散概率模型（DDPM）
- 🏆 2020年：一张图胜过16×16个词：用于大规模图像识别的Transformer（ViT）
- 🏆 2021年：AlphaFold实现高精度蛋白质结构预测（Alphafold）
- 📰 2022年：ChatGPT：优化对话型语言模型（ChatGPT）
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