摘要：Yoshua Bengio成为全球首位论文引用量突破百万的学者，Hinton以97万紧随其后，标志着AI学术影响力进入新高峰。

Yoshua Bengio成为全球首位论文引用量突破百万的学者，Hinton以97万紧随其后，标志着AI学术影响力进入新高峰。

Yoshua Bengio成为谷歌学术上首个论文引用量超过100万的人！

查询时间2025年10月25日

与此同时，人工智能教父辛顿（Geoffrey Hinton）的被引次数也来到97万次！

有望成为全球第二个论文引用量超过100万的人。

查询时间2025年10月25日

作为深度学习三巨头之一，图灵奖得主Bengio，不仅在计算机领域被引最高，而且还是世界第一。

早在2018年，他曾以「单日最高引用量」摘得计算机研究者桂冠，并与Geoffrey Hinton、Yann LeCun同年拿下图灵奖。

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作为深度学习、自然语言领域的先驱，Yoshua Bengio的引用增长曲线，在2018年获得图灵奖以后开始了爆发性增长。

而Hinton老爷子的引用增长曲线，则动人的展示了他是如何度过冰冷的「人工智能寒冬」。

同为图灵奖三巨头的Yann LeCun也有43万+的引用。

但比何恺明、Ilya Sutskever等人还要低上不少。

AI论文引用为何爆发？

如果仔细盘点，全球高被引TOP 10中，计算机大牛占据4席，而这些大佬也可以说都是AI领域的！

四位大牛分别是：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、何恺明、Ilya Sutskever。

他们中：

Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton是深度学习领域的先驱；

Geoffrey Hinton和Ilya Sutskever是师徒关系，Hinton无需多言；Ilya则是OpenAI和ChatGPT缔造者；

何恺明是深度残差网络（ResNets）之父。

深度学习领域的论文引用呈现爆发式增长，正好暗合了我们所处的AI时代。

2012年AlexNet在ImageNet上大幅领先，并首次把大规模GPU训练写进论文方法学，被视为深度学习的「引爆点」。

从1986年的反向传播，到Nature在 2015年发表了LeCun、Bengio、Hinton的综述《深度学习》，再到Bengio团队关于「表示学习」的综述，这些大牛们的论文成了后来论文写作中的标准理论与背景引用来源。

而Transformer与大模型AI带来二次爆发！

2017年，Transformer提出、2018年BERT证明预训练/微调范式通吃自然语言处理，随后多模态与生成式AI全面开花。

新论文几乎都会回溯到更早的神经网络与表征学习文献链条上。

当AI成为新的全世界增长点，AI论文总体数量激增，放大了「被引母集」。

AI Index指出，2010–2022年全球AI论文总量近乎三倍增长（约8.8万→24 万+）。

到2023年，AI占计算机科学论文的比例也从2013年的21.6%升至41.8%。

可以说，几乎计算机科学领域一半的论文都和AI相关，而AI则和深度学习不分家。

因此，研究母集越大，奠基者的累积引用增长就越快。

从AI领域的顶会论文投稿也可佐证这个潮流。

AI成为这个时代的主旋律，而AI领域的核心论文也成为这个时代学术界的主旋律。

来源：小玉科技天地