Überblick über LLM-Forschungspapiere für das erste Halbjahr 2026
NVIDIA
Alibaba/Qwen
Mistral
Baidu
Cohere
Technology Innovation Institute
MiniMax
Sebastian Raschka hat eine kuratierte Liste wichtiger wissenschaftlicher Arbeiten zu großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) von Januar bis Mai 2026 veröffentlicht. Die Auswahl hebt Trends hervor: hybride Architekturen (abwechselnde Aufmerksamkeits- und State-Space-Schichten), effiziente Inferenz, agentische Systeme und Diffusions-Sprachmodelle. Besondere Beachtung finden Nvidias Nemotron 3 mit Hybriddesign und Qwen3.6 mit Gated DeltaNet.
Sebastian Raschka, ein bekannter Experte für maschinelles Lernen, hat für die erste Hälfte des Jahres 2026 eine Auswahl wissenschaftlicher Artikel über große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zusammengestellt, die er für sich selbst ausgewählt hat. Die Liste ist nach Kategorien geordnet: Architektur und Design, effizientes Training und Skalierung, Inferenzeffizienz und KV-Cache, sparse Attention und langer Kontext, Reasoning und Rechenkosten beim Testen, bestärkendes Lernen und Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), agentische Systeme und Tool-Nutzung, Code-Agenten und Softwareentwicklung, Diffusions-Sprachmodelle sowie Evaluierung und Benchmarks. Für das Jahr 2026 sieht der Autor folgende Schlüsseltrends: hybride Architekturen (z. B. Nemotron 3 von Nvidia, das Attention- und Mamba-2-Schichten kombiniert), State-Space-Modelle (Mamba-3), effiziente Expertenzuweisung in Mixture of Experts (MoE), Aktivierungsanalysen (The Spike, the Sparse and the Sink) und Repräsentationsgeometrie. Besonders hervorgehoben werden die Modelle Qwen3.6 mit Gated DeltaNet sowie die Veröffentlichungen Nemotron 3 Nano (4B) und Nemotron 3 Ultra (550B-A55B). Die Zusammenstellung umfasst auch Arbeiten zu Multi-Token-Vorhersage, synthetischen Daten und Post-Training-Quantisierung.
Quelle: Sebastian Raschka —
Original