Survey of LLM Research Papers for the First Half of 2026
NVIDIA
Alibaba/Qwen
Mistral
Baidu
Cohere
Technology Innovation Institute
MiniMax
Sebastian Raschka published a curated list of key scientific papers on large language models (LLMs) from January to May 2026. The selection highlights trends: hybrid architectures (alternating attention and state-space layers), efficient inference, agentic systems, and diffusion language models. Special attention is given to Nvidia's Nemotron 3 with hybrid design and Qwen3.6 with Gated DeltaNet.
सेबेस्टियन रश्का, मशीन लर्निंग के जाने-माने विशेषज्ञ, ने 2026 की पहली छमाही के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर शोध लेखों का एक संग्रह तैयार किया है, जिसे उन्होंने अपने लिए चुना है। सूची को श्रेणियों में बांटा गया है: आर्किटेक्चर और डिज़ाइन, कुशल प्रशिक्षण और स्केलिंग, इन्फेरेंस दक्षता और केवी-कैश, विरल ध्यान और लंबा संदर्भ, तर्क और टेस्ट-टाइम कम्प्यूटेशन, सुदृढ़ीकरण सीखना और आरएलवीआर (रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रॉम वेरिफिकेशन फीडबैक), एजेंट सिस्टम और टूल उपयोग, कोड एजेंट और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, डिफ्यूज़न भाषा मॉडल, मूल्यांकन और बेंचमार्क। लेखक के अनुसार, 2026 में प्रमुख रुझान हाइब्रिड आर्किटेक्चर (जैसे, एनवीडिया का नेमोट्रॉन 3, जो अटेंशन और माम्बा-2 लेयरों को जोड़ता है), स्टेट-स्पेस मॉडल (माम्बा-3), एमओई (मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स) में कुशल विशेषज्ञ वितरण, एक्टिवेशन विश्लेषण (द स्पाइक, द स्पार्स एंड द सिंक) और प्रेजेंटेशन ज्योमेट्री रहे हैं। विशेष रूप से गेटेड डेल्टानेट वाले क्वेन 3.6 मॉडल, और नेमोट्रॉन 3 नैनो (4 बी) तथा नेमोट्रॉन 3 अल्ट्रा (550 बी-ए55 बी) के रिलीज़ का उल्लेख किया गया है। संग्रह में मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन, सिंथेटिक डेटा और पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइज़ेशन पर भी काम शामिल है।
स्रोत: Sebastian Raschka —
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