État des lieux des articles de recherche sur les LLM pour le premier semestre 2026
NVIDIA
Alibaba/Qwen
Mistral
Baidu
Cohere
Technology Innovation Institute
MiniMax
Sebastian Raschka a publié une liste commentée des articles scientifiques clés sur les grands modèles de langage (LLM) de janvier à mai 2026. La sélection met en avant les tendances : architectures hybrides (alternance de couches d'attention et d'espace d'état), inférence efficace, systèmes agentiques et modèles de langage par diffusion. Une attention particulière est accordée au Nemotron 3 de Nvidia avec conception hybride et au Qwen3.6 avec Gated DeltaNet.
Sebastian Raschka, expert reconnu en apprentissage automatique, a préparé pour le premier semestre 2026 une sélection d'articles scientifiques sur les grands modèles de langage (LLMs) qu'il a choisis pour lui-même. La liste est organisée par catégories : architecture et conception, entraînement efficace et passage à l'échelle, efficacité de l'inférence et cache KV, attention éparse et contexte long, raisonnement et coûts de calcul au test, apprentissage par renforcement et RLVR, systèmes agents et utilisation d'outils, agents de code et génie logiciel, modèles de langage par diffusion, évaluation et benchmarks. En 2026, selon l'auteur, les tendances clés incluent les architectures hybrides (par exemple, Nemotron 3 de Nvidia, combinant des couches d'attention et Mamba-2), les modèles à espace d'états (Mamba-3), la répartition efficace des experts dans les MoE, l'analyse des activations (The Spike, the Sparse and the Sink) et la géométrie des représentations. Les modèles Qwen3.6 avec Gated DeltaNet, ainsi que les versions Nemotron 3 Nano (4B) et Nemotron 3 Ultra (550B-A55B), sont également soulignés. La sélection inclut aussi des travaux sur la prédiction multi-tokens, les données synthétiques et la quantification post-entraînement.
Source: Sebastian Raschka —
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