Overzicht van LLM-onderzoekspapers voor de eerste helft van 2026

Sebastian Raschka, een bekende expert op het gebied van machine learning, heeft voor de eerste helft van 2026 een selectie wetenschappelijke artikelen over grote taalmodellen (LLM’s) samengesteld, die hij voor zichzelf heeft uitgekozen. De lijst is ingedeeld in categorieën: architectuur en ontwerp, efficiënt trainen en schalen, inferentie-efficiëntie en KV-cache, sparse aandacht en lange context, redeneren en rekenkosten bij testen, reinforcement learning en RLVR, agentsystemen en toolgebruik, codeagenten en software-engineering, diffusie-taalmodellen, evaluatie en benchmarks. In 2026 zijn volgens de auteur de belangrijkste trends hybride architecturen (bijvoorbeeld Nemotron 3 van Nvidia, die attention- en Mamba-2-lagen combineert), state-space-modellen (Mamba-3), efficiënte expertverdeling in MoE, activatieanalyse (The Spike, the Sparse and the Sink) en representatiegeometrie. Afzonderlijk worden de Qwen3.6-modellen met Gated DeltaNet genoemd, evenals de releases van Nemotron 3 Nano (4B) en Nemotron 3 Ultra (550B-A55B). De selectie omvat ook werk over multi-token predictie, synthetische data en post-training kwantisatie.