Artículos de investigación sobre LLM: La lista de 2026 (enero a mayo)

Sebastian Raschka mantiene la costumbre de llevar una lista actualizada de artículos de investigación que quiere leer o citar. Para la primera mitad de 2026, compiló una lista seleccionada de artículos marcados desde enero hasta mayo. La lista no es exhaustiva, pero refleja sus intereses en modelos de razonamiento, aprendizaje por refuerzo, inferencia eficiente, herramientas para agentes, uso de herramientas, contexto largo, modelos de lenguaje de difusión e infraestructura de servicio práctica. Las categorías incluyen Arquitectura y Diseño de Modelos, Entrenamiento y Escalado Eficientes, Eficiencia de Inferencia y Caché KV, Atención Dispersa y Contexto Largo, Razonamiento y Cómputo en Tiempo de Prueba, Aprendizaje por Refuerzo y Aprendizaje por Refuerzo con Verificación de Recompensas, Sistemas de Agentes y Uso de Herramientas, Agentes de Codificación e Ingeniería de Software, Modelos de Lenguaje de Difusión, y Evaluación de Modelos y Puntos de Referencia. Entre los artículos notables se incluye Nemotron 3 Super, que utiliza una arquitectura híbrida Mamba-Transformer para lograr eficiencia, y Mamba-3 y Gated DeltaNet-2 como alternativas a la atención. Raschka destaca que la eficiencia en contextos largos es importante a medida que los modelos de lenguaje grandes se utilizan en sistemas de agentes como OpenClaw. También señala la tendencia de arquitecturas híbridas con atención alternante y capas alternativas, como se observa en Qwen3.6 con capas Gated DeltaNet.