LLM研究論文：2026年列表（1月至5月）
作者延續往年習慣，整理並分類了2026年1月至5月間值得關注的LLM研究論文，涵蓋架構、訓練、推理效率、推理模型、強化學習、智能體系統等多個方向，並重點介紹了混合架構趨勢及Nemotron 3等代表性工作。
對於長期關注LLM（大型語言模型）領域的研究者和實踐者而言，跟蹤最新論文是一項挑戰。一位資深研究員延續其多年習慣，整理了一份2026年上半年（1月至5月）的書籤論文列表，並按照主題分類發佈。這並非一份完整的發表清單——每天新論文數量龐大，難以窮舉——而是基於作者個人興趣和工作相關性的精選參考列表。作者在整理時仔細閲讀了標題、摘要和主題框架，但坦言僅對部分論文進行了詳細閲讀。
列表的編制初衷是為了方便日後查找：當撰寫文章、編寫代碼或準備講座時，常會想起某篇相關論文卻難以再次定位。分類的Markdown列表有效解決了這一問題，即使在LLM搜索時代，具有上下文的分類列表依然實用。
2026年的列表在延續去年對推理模型、強化學習和高效推理偏好的同時，新增了大量關於智能體框架、工具使用、長上下文、擴散語言模型和實際服務基礎設施的論文——這反映了作者當前的研究重點以及領域的發展方向。
列表涵蓋以下類別：架構與模型設計、高效訓練與擴展、推理效率與KV緩存、稀疏注意力與長上下文、推理與測試時計算、強化學習與RLVR、智能體系統與工具使用、編程智能體與軟件工程、擴散語言模型、模型評估與基準。
在架構與模型設計類別中，作者指出2026年的架構工作已不僅限於擴大Transformer規模。混合架構（如Nemotron 3和Arcee Trinity）、狀態空間層（Nemotron 3和Mamba-3）、MoE容量分配（Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts和Step 3.5 Flash）、激活行為（The Spike, the Sparse and the Sink）以及表示幾何（Symmetry in Language Statistics Shapes the Geometry of Model Representations）成為亮點。其中，Nemotron 3 Super被推薦為必讀文章，因其詳細描述了已投產模型的技術細節，包括混合架構設計——在注意力層與Mamba-2狀態空間模型層之間交替，以提升長上下文效率——以及多token預測、NVFP4預訓練、合成MMLU數據和後訓練量化等消融實驗。此外，Qwen3.6等開源模型也採用了類似混合設計，但使用Gated DeltaNet層而非Mamba-2層。
作者還提到了Mamba-3和Gated DeltaNet-2等更新版本，並期待它們出現在未來的開源模型中。其他值得注意的論文包括Deep Delta Learning、Ministral 3、ERNIE 5.0、ViT-5等。列表以Markdown格式呈現，每篇論文附有鏈接和日期，方便讀者直接查閲原文。