Encuesta de Artículos de Investigación sobre LLM para la Primera Mitad de 2026

Sebastián Raschka, conocido experto en machine learning, ha preparado para la primera mitad de 2026 una selección de artículos científicos sobre modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) que ha elegido para sí mismo. La lista está organizada por categorías: arquitectura y diseño, entrenamiento eficiente y escalado, eficiencia de inferencia y caché KV, atención dispersa y contexto largo, razonamiento y costos computacionales en tiempo de prueba, aprendizaje por refuerzo y RLVR (reinforcement learning with verifiable rewards), sistemas de agentes y uso de herramientas, agentes de código e ingeniería de software, modelos de lenguaje de difusión, evaluación y benchmarks. En 2026, según el autor, las tendencias clave han sido las arquitecturas híbridas (por ejemplo, Nemotron 3 de Nvidia, que combina capas de attention y Mamba-2), modelos state-space (Mamba-3), distribución eficiente de expertos en MoE, análisis de activaciones (The Spike, the Sparse and the Sink) y geometría de representaciones. Se destacan especialmente los modelos Qwen3.6 con Gated DeltaNet, así como los lanzamientos de Nemotron 3 Nano (4B) y Nemotron 3 Ultra (550B-A55B). La selección también incluye trabajos sobre predicción de múltiples tokens, datos sintéticos y cuantización post-entrenamiento.