2026年上半年LLM研究论文综述

知名机器学习专家塞巴斯蒂安·拉什卡（Sebastian Raschka）为2026年上半年整理了一份他个人精选的大语言模型（Large Language Model, LLM）科研论文清单。该清单按以下类别组织：架构与设计、高效训练与扩展、推理效率与KV缓存、稀疏注意力与长上下文、推理与测试时计算开销、强化学习与RLVR（Reinforcement Learning from Verifiable Rewards）、智能体系统与工具使用、代码智能体与软件工程、扩散语言模型、评估与基准。在作者看来，2026年的关键趋势包括混合架构（例如英伟达（Nvidia）的Nemotron 3，结合了注意力层和Mamba-2层）、状态空间模型（Mamba-3）、MoE（Mixture of Experts）中的高效专家分配、激活分析（《The Spike, the Sparse and the Sink》）以及表征几何。特别值得关注的是采用Gated DeltaNet的Qwen3.6模型，以及Nemotron 3 Nano（4B）和Nemotron 3 Ultra（550B-A55B）的发布。该清单还收录了关于多令牌预测、合成数据以及后训练量化的工作。