LLM Forschungsarbeiten: Die Liste für 2026 (Januar bis Mai)

Sebastian Raschka hat die Gewohnheit beibehalten, eine laufende Liste von Forschungspapieren zu führen, die er lesen oder zitieren möchte. Für die erste Hälfte des Jahres 2026 hat er eine kuratierte Liste von Papieren zusammengestellt, die er von Januar bis Mai mit einem Lesezeichen versehen hat. Die Liste ist nicht vollständig, spiegelt jedoch seine Interessen an Reasoning-Modellen, bestärkendem Lernen, effizienter Inferenz, Agent-Harness, Werkzeugnutzung, langem Kontext, Diffusions-Sprachmodellen und praktischer Serving-Infrastruktur wider. Die Kategorien umfassen Architektur und Modelldesign, effizientes Training und Skalierung, Inferenzeffizienz und KV-Cache, sparse Aufmerksamkeit und langer Kontext, Reasoning und Testzeit-Berechnung, bestärkendes Lernen und RLVR, Agentensysteme und Werkzeugnutzung, Coding-Agenten und Softwareentwicklung, Diffusions-Sprachmodelle sowie Modellevaluierung und Benchmarks. Bemerkenswerte Papiere sind unter anderem Nemotron 3 Super, das eine hybride Mamba-Transformer-Architektur für Effizienz nutzt, sowie Mamba-3 und Gated DeltaNet-2 als Alternativen zur Aufmerksamkeit. Raschka hebt hervor, dass Effizienz bei langen Kontexten wichtig ist, da große Sprachmodelle in Agentensystemen wie OpenClaw eingesetzt werden. Er stellt auch den Trend hybrider Architekturen mit abwechselnden Aufmerksamkeits- und alternativen Schichten fest, wie sie in Qwen3.6 mit Gated-DeltaNet-Schichten zu sehen sind.