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[教育信息]如何看待2026 CSRankings 人工智能学科排行榜南京大学位列全球第一，前十名被中国高校霸榜？ |
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近日，计算机科学领域权威榜单2026CSRankings发布，南京大学在人工智能学科全球排名中以23.7分位居第一，刷新国内高校在该榜单的历史最佳表现… |
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几个平台热搜都看到这个，作为校友忍不住说几句，这件事充满槽点 1. csranking的排行基本就是简单的数论文数量；这里排名第一的只是AAAI/IJCAI两个会议的发表 2. csranking的列表是不全的，很多学校的名单都是很不完整的（数数的逻辑→人越全越有优势），比如交大浙大现在也不少老师不在上面，之前南大也一样。蹊跷的一点是，最近南大的列表突然疯狂补全了一波（连最近几个月入职的都加上去了），然后就开始有人推最近南大csranking排名的事，这大概是有某个热心校友有意为之，但目测不大可能是官方发起的行为（所以盲目进行学校层面的攻击不合适）。 3. 作为南大校友和AI从业者，我一直很喜欢南大的一点是南大相对来说的自由思想和多元价值。南大本身也不推崇优化量化指标这一套；南大AI最大的优势也从来不在于跟人去比论文发表数量，也不在于去追随热点，而是更在乎自己哲学体系的构建和内部评议，这在浮躁的环境里很难能可贵。借用周老师的话说，研究和研发是不一样的，而南大的基因一直是偏研究的 4. 基于以上，这个事情大概就是外行狂欢（甚至官微公众号也转发推送了？）内行尴尬（包括外人和校友） 5. 最后，一粉确实顶十黑 |
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其实想要看到“南大第一”这个结果，也不是太容易，我们来实操一下。 首先打开这个网页：csrankings.org 左侧边栏是控制台，需要勾选正确才能看到“南大第一”的结果： Artificial Intelligence: 在 "AI" 大类下，只勾选 Artificial intelligence 这一项。 注意：不要勾选 Computer vision, Machine learning 等其他选项，否则是综合排名。新闻报道的“AI学科排名”特指这一细分项。Regions (地区): 点击下拉菜单，选择 World (全球)。Years (年份): 这是最关键的。新闻中的“23.7分”指的是近期的特定时间窗口。 把滑块调整到 2025-2026 或者单独的 2025（取决于榜单是否已录入 2026 年初的数据）。 我试了一下，结果是一样的： |
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点开那个小三角，可以看到哪些老师的贡献量是最大的： |
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CSRankings 与常见的 QS、U.S. News 或泰晤士等综合性排名不同，它不看学校声誉，不看教学质量，也不看毕业生薪资，是一个“纯学术、唯产出”的榜单。 唯一指标：顶会论文 它只统计一所学校的全职教授在计算机科学各领域顶级会议上发表的论文数量。 在人工智能领域，该榜单有着非常细致的分类（CCF-A类为主）： 人工智能（General AI）：AAAI, IJCAI —— （注：这是南大登顶第一的核心板块）计算机视觉：CVPR, ECCV, ICCV机器学习：ICML, NeurIPS自然语言处理：ACL, EMNLP, NAACL数据挖掘：KDD 它的计分不看第一作者和通讯作者，而是简单粗暴的按人头平均分配。 假设一篇发表在 AAAI 上的顶会论文，分值是1.0。 如果作者是1名南大教授，那南大得分1.0； 如果作者是2名南大教授，那南大得分是0.5+0.5=1.0； 如果作者是1名南大教授 + 3名南大学生，那南大得分是1.0/4=0.25（学生不算分） 校际合作的话同理。 然后我们可以看一下南大榜单里这些发文章的“主力”： 第1名 Lan-Zhe Guo (郭兰哲)： LAMDA 实验室的准聘副教授。他是周志华老师的博士生（2023年毕业），刚留校不久，正处于科研产出的爆发期（“当打之年”）。 第4名 Han-Jia Ye (叶翰嘉)： LAMDA 实验室的副研究员。 第6名 De-Chuan Zhan (詹德川)： LAMDA 实验室的教授，周志华团队的资深骨干。 第7名 Lijun Zhang (张利军)： LAMDA 实验室的教授。 第10名 Chao Qian (钱超)： LAMDA 实验室的教授。 哦，当然，还有第五名的周志华老师自己。 |
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在上面那张南京大学的贡献榜单里，前 15 个人里有超过 10 个都来自同一个研究所（LAMDA）。 LAMDA 经常在单次会议上就有 10~20+ 篇 论文被录用。 根据 LAMDA 官网及公开的会议录用名单，在某些年份的 AAAI 或 IJCAI 上，仅 LAMDA 一个实验室的录用数量，就超过了许多985高校全校的录用总和。 2024/2025 周期中，仅 LAMDA 的青年教师和博士生（如叶翰嘉等）单人就能贡献 3-5 篇 NeurIPS/ICLR 级别的论文。 看到这里，可能很多人会产生一个疑问： “南大排第一，是不是意味着南大的 AI 技术已经超越了谷歌、OpenAI 或者清华？为什么我们常用的 AI 产品里，好像并没有直接看到这么多‘南大制造’？” 我认为这正是CSRankings 这类“纯学术榜单”对于 AI 这种强应用导向学科的局限性。 论文数量第一 \ne 工业能力第一。 在当今的大模型时代，最顶尖的 AI 突破通常诞生于算力资源充足的工业界巨头，而不是大学实验室。 CSRankings 统计的 AAAI/IJCAI 论文，很多是在探索“如果不用 Transformer 还能用什么？”或者“如何用更少的参数实现类似的效果？” 这些讨论不能说毫无价值，但除了打榜这个价值外，对于实际应用到底有多大指导意义，就只能见仁见智了。 总之，我觉得一个应用主导的学科，打这种论文为主的榜，有点玄幻…… 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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CSRankings人工智能全球第一，23.7分。说实话，作为一个常年被各种Ranking支配的科研民工，我看到这个新闻的第一反应倒不是什么“华夏之光”的宏大叙事，而是下意识地摸了摸自己日益稀疏的头顶。这23.7分背后，得是祭献了多少聪明绝顶的脑袋才换回来的。CSRankings靠“系主任互评”或者“声誉调查”的注水榜单不一样，它是个没有感情的硬指标统计，也就是顶级会议的论文发表量。最狠的是它算的是几何平均，这就很残酷了，如果你发了一篇顶会，但这篇论文有三个作者，那你只能拿到三分之一分。南大能拿到23.7分，意味着他们在剔除所有合作者权重后，纯粹的“有效产出”达到了一个惊人的量级。这不仅仅是在顶会上“刷脸”，这是成建制、高密度、饱和式地在输出，这种打法哪里是发论文，简直是在搞“学术版图的饱和式救援”。 既然聊到南大AI，就绕不开周志华教授。在学术江湖里，周教授属于那种“扫地僧”级别的人物。大家如果有心去翻翻家底，会发现他们不光是论文多，更重要的是在搞“非对称作战”。这就好比全世界都在挖金矿，所有人都在疯狂堆GPU算力、搞深度神经网络，恨不得把显卡烧出火来，周教授愣是带着LAMDA团队搞“深度森林”，搞“反绎学习”，不依赖反向传播，用决策树也能做出深度学习的效果。这事儿有多难呢？就好比大家都开着法拉利比速度，他骑着一辆自己改装的二八大杠也冲到了终点线，甚至还快了半个身位。这种不随大流的“技术审美”和“学术定力”，才是南大这次能赢下这一局的关键。这不仅仅是分数的胜利，这是一种本土学术自信的胜利——咱们自己种的树，也能长成一片森林。 当然，肯定有人要跳出来说：“哎呀，都是刷榜刷出来的，全是灌水。”这种话听听也就行了，别太当真。兄弟，那可是AAAI和IJCAI，虽然这两个会在圈子里有时候会被调侃，但录用率还是很低的，换句话说，能在那里“灌水”，好坏不论，至少说明是你干这个的。你可以说中国高校“卷”，但不能说人家“水”。经济学里有个古德哈特定律，说当一个指标成为目标时，它就不再是一个好指标。但反过来看，只要你给出一个明确的指标，不管是发论文、搞竞赛还是拼排名，我们中国人就能通过极其高效的组织能力和勤奋程度，把这个指标做到极致。这次前十名被中国高校霸榜，浙大、哈工大都冲到了前面，这说明咱们在A领域的研究已经有了很大的集群效应，这在十年前是想都不敢想的。当算力变成了一种稀缺资源，像石油一样珍贵的时候，拼算法效率、拼理论深度，反而是我们突围的一条光明大道。 不过，咱们兴奋归兴奋，还是得有一点清醒的认知，毕竟“捧杀”也是一种杀。CSRankings终究是个高校学术排位，它反映的是“学术活跃度”，但并不完全等同于“工业统治力”。 Sora不是高校搞出来的，ChatGPT也不是。我们现在的状态是，在“解题”这方面，我们已经无敌了，把分数刷到了满分；但接下来的挑战，是如何从“解题人”变成“出题人”。南大这次登顶，其实是在告诉世界，我们在基础理论和算法储备上已经站到了山顶，但怎么把这些理论变成下一个颠覆性的产品，那才是真正考验功力的地方。 说到底，这个第一名，既是厚积薄发的结果，也是特定游戏规则下的胜利。看着那个大大的“Nanjing University”排在CMU前面，作为同行，心里那点民族自豪感还是有的，毕竟当年我们读研的时候，CMU那就是神殿一样的存在。如今神殿并非不可逾越，这本身就是一种祛魅。不过也别高兴得太早，路还长，别光顾着数金牌，还得想着怎么把金牌熔了，铸成能犁庭扫穴的利剑。我们已经证明了自己是世界上最勤奋、最聪明的追赶者，现在的任务，是学着去做一个领跑者。不多说了，我也得去改我的Paper了，争取明年给我们单位的分母加个0.33。 |
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不能这么比。不过我正在考虑把这篇推文转到文工团那里去，让他们学学怎么从另一个角度吹你哈。 首先你只看25-26年的，这就不好。要比较学校综合实力，应该在更长的一个时间尺度下。Test-Of-Time比Best Paper的价值还要来得高。 最重要的是CSRanking的“人工智能”一项仅包含两个综合性最强的会议：AAAI和IJCAI。 对于一些不做ML的小众宝藏研究者，可能顶会里只有上面两个会议有他们的赛道，ICML、ICLR和NIPS都发不了。这些会议对他们自然意义重大。 可是对于绝大多数的AI/ML研究者，特别是最热门的CV、NLP，他们的会议选项太多了。除了上面5个会，CVPR、ECCV、ICCV；ACL、NAACL、EMNLP都有相当不错的声誉。 特别是，AAAI和IJCAI在很多时候被认为是ML的第二梯队，含金量低一些，含水量高一点。 好比molodoy凭借4冠2MVP力压ZywOo夺得Top1 周志华在IJCAI和AAAI都当过PC，还是IJCAI的理事会主席。这也会给南大在这两个会议上带来加分。 退一步讲，仔细看看其他学校：泥工第三、深大第八、清华第十一！给我一百个胆子也不敢说工大比清华的AI要强。 今年論文競賽，除了網路和機器學習兩科以外，哈爾濱工業大學大勝，清華大學慘敗！視覺一科，哈工大第六，清華大學位列第七。人工智慧，前十名，哈工大第三，清華大學沒有。自然語言處理，哈工大第二，清華並列第三。 是誰負責？羞也不羞？我們需要嚴格的檢討！現在大家都不想負責任教好學生，研究亦不見得超勝，如何向學校，如何向政府交代？但是却有不少老師認為待遇不夠好，企圖減少授課時間！這些競賽其實是硬指標，教好學生是你們的責任，不是你們在幫忙誰！升級和加薪都會有直接關係。 這種成績，使人汗顏！如此成績，如何招生？ |
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Artificial intelligence |
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NLP |
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CV |
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记得两年前，南京大学明确表示不再参与高校各个榜单的评选。不过近日，计算机科学领域权威榜单CSRankings发布了2026年高校人工智能学科的排行榜，前十名都是中国的高校。其中南京大学位列第一，23.7分；浙江大学20.7分，位列第二，哈尔滨工业大学18.5分名列第三，电子科大17分为第四，中科大排第五。 |
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而有不少人猜测，南京大学刷新这个榜单的分数，更多的还是依托于其刚刚获得院士的周志华及其团队在机器学习、人工智能基础理论与应用领域的成果。 |
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当然这只是其中一环，除了周志华之外，南大还有三名国内院士，分别是谭铁牛、郑海荣、吕健；还有英国皇家工程院院士Stephen H. Muggleton和欧洲科学院院士杨鲲。可以说仅凭院士数量就碾压了很多高校。 |
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搜了一下这个榜单，2026CSRankings是计算机科学领域的一个权威学术排名榜单，由马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学专家Emery Berger教授开发，旨在通过量化指标评估全球高校及研究机构在计算机科学领域的研究影响力。说到底也是个私人榜单。 所以有人推测南京大学会不会还是买榜了？有网友疑问：不是不参与排名吗？难道有利的就算，不利的就说不排了？ |
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但是也有网友认为，南京大学之前说的是退出了一个排名，不是所有的都退了，多了解了解再说。 不过笔者以为不主动提供排名资料和费用，但是别人自己了解的要排的总不能不让别人排。其实类似于南大的这种情况，很多榜单的前几名一般来说不会花钱去拍。当然也有某些学校一时没刹住车，以为搞了波大的实际拉了坨大的，例如山东某校的数学专业曾经就在某榜单上名列全国第一，力压北大数学。这事儿北大数学看了都直摇头！ |
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而哈工大排第三着实有点让人意外，要知道大家普遍认为哈工大的计算机科学学科的实力是不如清北和华五的，而且CSRankings榜单在2018年，哈工大还在第18位，这几年时间，迅速发展已经排到了第三名。 |
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看来笔者也要改变自己的观点了，以前认为哈工大整体在新工科领域比华五要差，可是在人工智能方面是顶级的，竞争力还是极强。有这个榜单的加持，恐怕未来哈工大人工智能方向的学生升学和就业都是一片坦途。 送礼物 还没有人送礼物，鼓励一下作者吧 |
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