LLM研究论文：2025年列表（7月至12月）

2025年6月，作者曾向付费订阅者分享了一份精心整理的研究论文列表作为奖励。为了感谢所有支持者，他再次准备了2025年7月至12月期间标记并分类的有趣研究论文列表。作者强调，他仅浏览了这些论文的摘要，实际阅读的只有一小部分，但他喜欢整理这些列表，因为日后在开展特定项目时可以反复参考。此外，作者还撰写了年度LLM回顾文章《2025年LLM现状：进展、问题与预测》，并于同日发布。原本打算将论文列表包含在该文章中，但鉴于文章篇幅已经很长，作者决定单独发布列表，便于读者阅读和日后回顾。

论文列表涵盖多个类别，每个类别都反映了当前LLM研究的热点方向。首先是推理模型，包括训练推理模型、推理时推理策略以及评估与理解推理能力。这一方向旨在提升模型在复杂任务中的逻辑推理能力，是通往更强人工智能的关键路径。其次，其他强化学习方法针对LLM的特定需求进行优化，例如通过人类反馈或自我对弈来改进模型行为。推理时扩展方法则着眼于在生成阶段通过更多计算资源换取更高质量输出，如思维链（CoT）和自一致性技术。模型发布与技术报告类别收录了各大机构最新研发的LLM及其详细技术细节，为社区提供了基准和参考。架构方面的工作探索了新的网络结构，如高效注意力机制和稀疏激活模型，以降低计算成本。高效训练技术聚焦于数据效率、模型并行和分布式训练策略，使大模型训练更可行。基于扩散的语言模型是新兴方向，借鉴图像生成的成功经验，以逐步去噪的方式生成文本。多模态与视觉语言模型将文本与图像、视频等模态结合，推动跨模态理解与生成。数据与预训练数据集类别则关注数据质量、多样性及预处理方法，认为优质数据是模型成功的基石。

通过这份精心编排的列表，研究人员和工程师可以快速定位自己感兴趣的领域，跟踪最新进展，并在实际项目中加以利用。作者表示，他经常在开展新项目时回头查阅这些列表，相信对读者也会有同样的帮助。这份列表不仅是对支持者的回馈，也展示了LLM领域在短短半年内的丰富研究成果，对未来模型选型、产品能力提升和评测基准的设计都具有重要参考价值。