研究團隊將近十年頂會論文整理為主題頁，提供基準數據與消融實驗摘要

開發者從 ICML、NeurIPS 等五大會議自 2016 年起的約 10.9 萬篇錄取論文中，提取結果表格與消融實驗數據。這些資料被歸納至約 1,260 個主題頁面，免費公開供研究者查詢各領域的基準表現趨勢與常見比較對象。

AI 新聞雷達編輯團隊·本站收錄：2026/11/04 04:21（台灣時間）·閱讀約 2 分鐘

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系統涵蓋 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 及 AAAI 自 2016 年起的約 10.9 萬篇錄取論文，並從中 7.9 萬篇全文提取數據。

每個主題頁面展示該領域論文數量變化、各基準最佳成績的歷史趨勢，以及近期論文常用的比較基線。

開發者強調數據提取並非完美，不同論文的數值未必可直接比較，建議作為研究起點而非權威排行榜使用。

資料來源與處理規模

該團隊將 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 和 AAAI 自 2016 年以來錄取的約 10.9 萬篇論文進行分組，劃分為約 1,260 個主題。

系統從其中 7.9 萬篇論文的全文中，自動提取結果表格與消融實驗（ablations）數據。

每個主題頁面不僅顯示分類結構，還呈現論文實際報告的具體數值，所有數字均連結至原始論文以便查證。

以緊湊型高斯潑灑（compact/efficient Gaussian splatting）為例，頁面顯示該主題論文數量從 2023-24 年的 29 篇激增至 2025-26 年的 240 篇。

系統追蹤各基準測試的最佳報告數值及其隨時間的變化，並標註創下紀錄的論文。例如 Deep Blending PSNR 指標僅從 30.42 微幅上升至 30.45。

頁面列出近期論文的消融實驗結果，包含導致效能下降的因素，以及這些論文選擇作為比較基線的模型。在該主題中，113 篇近期論文裡有 38 篇使用 3DGS 作為基線，其餘常見基線包括 2DGS、Scaffold-GS 和 Mip-Splatting。

開發者指出自動提取過程並非完美，且不同論文間的數值未必具有直接可比性，因此建議使用者將其視為研究起點而非最終排行榜。

目前主題頁面上的紀錄主要反映截至 2025 年的論文數據，2026 年論文的基準數值與消融實驗尚未納入，團隊正在處理中。

該服務免費開放且無需註冊，開發者歡迎熟悉特定領域的研究者回饋錯誤資訊，作為目前最需要的改進依據。