LLM-onderzoekspapers: De 2026-lijst (januari tot mei)

Sebastian Raschka heeft de gewoonte behouden om een doorlopende lijst bij te houden van onderzoekspapers die hij wil lezen of citeren. Voor de eerste helft van 2026 stelde hij een samengestelde lijst samen van papers die hij van januari tot en met mei had gebookmarkt. De lijst is niet uitputtend, maar weerspiegelt zijn interesse in redeneermodellen, reinforcement learning (RL), efficiënte inferentie, agent-orkestratie, toolgebruik, lange context, diffusietaalmodellen en praktische implementatie-infrastructuur. Categorieën omvatten Architectuur en Modelontwerp, Efficiënte Training en Opschaling, Inferentie-efficiëntie en KV-Cache, Sparse Attention en Lange Context, Redeneren en Test-Time Compute, Reinforcement Learning en Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), Agentsystemen en Toolgebruik, Coderingsagenten en Software Engineering, Diffusietaalmodellen, en Modelevaluatie en Benchmarks. Opvallende papers zijn onder andere Nemotron 3 Super, dat een hybride Mamba-Transformer-architectuur gebruikt voor efficiëntie, en Mamba-3 en Gated DeltaNet-2 als alternatieven voor aandacht. Raschka benadrukt dat efficiëntie in lange context belangrijk is naarmate grote taalmodellen (LLM's) worden gebruikt in agentsystemen zoals OpenClaw. Hij merkt ook de trend op van hybride architecturen met afwisselende aandacht en alternatieve lagen, zoals te zien is in Qwen3.6 met Gated DeltaNet-lagen.