LLM研究论文：2026年列表（1月至5月）
作者延续往年习惯，整理并分类了2026年1月至5月间值得关注的LLM研究论文，涵盖架构、训练、推理效率、推理模型、强化学习、智能体系统等多个方向，并重点介绍了混合架构趋势及Nemotron 3等代表性工作。
对于长期关注LLM（大型语言模型）领域的研究者和实践者而言，跟踪最新论文是一项挑战。一位资深研究员延续其多年习惯，整理了一份2026年上半年（1月至5月）的书签论文列表，并按照主题分类发布。这并非一份完整的发表清单——每天新论文数量庞大，难以穷举——而是基于作者个人兴趣和工作相关性的精选参考列表。作者在整理时仔细阅读了标题、摘要和主题框架，但坦言仅对部分论文进行了详细阅读。
列表的编制初衷是为了方便日后查找：当撰写文章、编写代码或准备讲座时，常会想起某篇相关论文却难以再次定位。分类的Markdown列表有效解决了这一问题，即使在LLM搜索时代，具有上下文的分类列表依然实用。
2026年的列表在延续去年对推理模型、强化学习和高效推理偏好的同时，新增了大量关于智能体框架、工具使用、长上下文、扩散语言模型和实际服务基础设施的论文——这反映了作者当前的研究重点以及领域的发展方向。
列表涵盖以下类别：架构与模型设计、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、强化学习与RLVR、智能体系统与工具使用、编程智能体与软件工程、扩散语言模型、模型评估与基准。
在架构与模型设计类别中，作者指出2026年的架构工作已不仅限于扩大Transformer规模。混合架构（如Nemotron 3和Arcee Trinity）、状态空间层（Nemotron 3和Mamba-3）、MoE容量分配（Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts和Step 3.5 Flash）、激活行为（The Spike, the Sparse and the Sink）以及表示几何（Symmetry in Language Statistics Shapes the Geometry of Model Representations）成为亮点。其中，Nemotron 3 Super被推荐为必读文章，因其详细描述了已投产模型的技术细节，包括混合架构设计——在注意力层与Mamba-2状态空间模型层之间交替，以提升长上下文效率——以及多token预测、NVFP4预训练、合成MMLU数据和后训练量化等消融实验。此外，Qwen3.6等开源模型也采用了类似混合设计，但使用Gated DeltaNet层而非Mamba-2层。
作者还提到了Mamba-3和Gated DeltaNet-2等更新版本，并期待它们出现在未来的开源模型中。其他值得注意的论文包括Deep Delta Learning、Ministral 3、ERNIE 5.0、ViT-5等。列表以Markdown格式呈现，每篇论文附有链接和日期，方便读者直接查阅原文。