阶跃星辰发文祝贺其首席科学家张祥雨合著的 ResNet 论文获 CVPR 2026 时间检验奖，并简述该论文的里程碑意义与深远影响。
📝 详细摘要
阶跃星辰官方公众号发布消息，祝贺其首席科学家张祥雨与何恺明、任少卿、孙剑于 2015 年合著的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》（ResNet）获得 CVPR 2026 的 Longuet-Higgins Prize「时间检验奖」。文章介绍了该奖项的评选标准，指出 ResNet 提出的残差学习思想解决了深层神经网络的训练难题，已成为现代深度学习模型的基础结构，其影响力从计算机视觉扩展至 NLP、语音、多模态等多个领域。文章还提及 ResNet 全球引用量已超 32 万次，是 21 世纪以来被引用次数最多的论文之一。文末附有论文地址，并表达了向作者和科研工作者致敬之意，同时附带招聘信息。
💡 主要观点
- ResNet 论文获 CVPR 2026 时间检验奖。 该奖项表彰经长期实践验证、对学术和产业产生持续深远影响的研究成果，ResNet 与 YOLO v1 共同获奖。
💬 文章金句
- ResNet 被广泛认为是深度学习发展历程中的里程碑成果。
- 残差连接已成为现代深度学习模型的基础结构之一，其影响从计算机视觉扩展至自然语言处理、语音、多模态等多个领域。
📊 文章信息
AI 初评：80
来源：阶跃星辰
作者：阶跃星辰
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：3 分钟
字数：665
标签： 计算机视觉, 深度学习, 模型发布, AI 学术, AI 历史