Levantamento de Artigos de Pesquisa sobre LLMs para o Primeiro Semestre de 2026

Sebastian Raschka, renomado especialista em aprendizado de máquina, preparou para a primeira metade de 2026 uma seleção de artigos científicos sobre grandes modelos de linguagem (LLMs, do inglês Large Language Models) que ele selecionou para si. A lista está organizada por categorias: arquitetura e design, treinamento eficiente e escalonamento, eficiência de inferência e cache KV, atenção esparsa e contexto longo, raciocínio e custos computacionais em teste, aprendizado por reforço e RLVR (do inglês Reinforcement Learning from Verifiable Rewards), sistemas agentes e uso de ferramentas, agentes de código e engenharia de software, modelos de linguagem difusivos, avaliação e benchmarks. Em 2026, na opinião do autor, as principais tendências foram arquiteturas híbridas (por exemplo, Nemotron 3 da Nvidia, combinando camadas de atenção e Mamba-2), modelos de espaço de estado (Mamba-3), distribuição eficiente de especialistas em MoE (do inglês Mixture of Experts), análise de ativações (The Spike, the Sparse and the Sink) e geometria das representações. Separadamente, são destacados os modelos Qwen3.6 com Gated DeltaNet, bem como os lançamentos Nemotron 3 Nano (4B) e Nemotron 3 Ultra (550B-A55B). A seleção também inclui trabalhos sobre predição de múltiplos tokens, dados sintéticos e quantização pós-treinamento.