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.
Себастьян Рашка, известный специалист по машинному обучению, подготовил для первой половины 2026 года подборку научных статей по большим языковым моделям (LLM), которые он отобрал для себя. Список организован по категориям: архитектура и дизайн, эффективное обучение и масштабирование, эффективность инференса и KV-кеш, разреженное внимание и длинный контекст, рассуждения и вычислительные затраты на тестировании, обучение с подкреплением и RLVR, агентные системы и использование инструментов, кодовые агенты и программная инженерия, диффузионные языковые модели, оценка и бенчмарки. В 2026 году, по мнению автора, ключевыми тенденциями стали гибридные архитектуры (например, Nemotron 3 от Nvidia, сочетающий attention и Mamba-2 слои), state-space модели (Mamba-3), эффективное распределение экспертов в MoE, анализ активаций (The Spike, the Sparse and the Sink) и геометрия представлений. Отдельно отмечены модели Qwen3.6 с Gated DeltaNet, а также выпуски Nemotron 3 Nano (4B) и Nemotron 3 Ultra (550B-A55B). В подборку также вошли работы по многотокенному предсказанию, синтетическим данным и пост-тренировочной квантизации.
出典: Sebastian Raschka —
原文