LLM Research Papers 2026 Part 1

LLM Research Papers: The 2026 List

核心结论

Sebastian Raschka 的 2026 年 1–5 月 LLM paper list 不是完整综述，而是一个高质量研究雷达。它的价值在于把分散论文按主题组织，成为后续深读和 ingest 的候选池。

重点方向

• reasoning models
• reinforcement learning / RLVR
• efficient inference
• agent harnesses
• tool use
• long context
• diffusion language models
• serving infrastructure
• coding agents
• evaluation benchmarks

可见部分的重点

公开可见的 Section 1 关注 architecture and model design。趋势包括 hybrid architecture、state-space layers、MoE capacity allocation、activation behavior、representation geometry。Raschka 特别推荐 Nemotron 3 Super：一个面向 agentic reasoning 的 MoE hybrid Mamba-Transformer 技术报告。

对我们的用法

这篇适合作为 LLM-2026-Research-Radar 的种子源：不是一次性全部吞，而是把其中反复出现、和我们主线相关的论文逐篇深度 ingest。