6. LLM Research Papers: The 2026 List (Jan–May) — Sebastian Raschka

  • 类型:arxiv
  • 标识:2604.12374
  • 链接:https://arxiv.org/abs/2604.12374
  • 主题:agent, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
  • 主分类:llm-infra
  • 形态:method
  • 被引:18
  • 被引来源:Semantic Scholar
  • S2被引:18
  • OpenAlex被引:0
  • 影响力被引:2
  • TLDR:Nemotron 3 Super is the first model in the Nemotron 3 family to be pre-trained in NVFP4, leverage LatentMoE, a new Mixture-of-Experts architecture that optimizes for both accuracy per FLOP and accuracy per parameter, and include MTP layers for inference acceleration through native speculative decoding.
  • OpenAlex ID:W7154499146
  • OpenAlex DOI:10.48550/arxiv.2604.12374
  • DOI:10.48550/arxiv.2604.12374
  • DOI来源:OpenAlex
  • 开放获取:green
  • 开放获取链接:https://doi.org/10.48550/arxiv.2604.12374
  • OpenAlex更新:2026-07-19
  • 标题中文:6. LLM Research Papers:2026 清单(1月–5月) — Sebastian Raschka
  • TLDR中文:Nemotron 3 Super 是 Nemotron 3 系列中首个采用 NVFP4 进行预训练的模型,借助 LatentMoE(一种同时优化精度 per FLOP 与精度 per parameter 的新型 Mixture-of-Experts 架构),并集成 MTP 层以通过原生 speculative decoding 加速推理。
  • 待LLM分类:否
  • 来源文件
  • /inbox/jay/2026-06-16-afternoon-briefing-csdn-backend-agents-moe-substack.md
  • [S2 enrich]
  • [OpenAlex backfill]

可复用信息


    • 来源: https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-research-papers-2026-part1
    • 核心论文时间线:
    • Mar 16: Mamba-3: Improved Sequence Modeling Using State Space Principles (arXiv:2603.15569)

写作用途

  • 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
  • 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
  • 可用于多模态推理、视觉语言模型或长上下文多模态问题定义。
  • 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。
  • 可用于局限性、风险、失效模式和未来工作。

待补齐

  • BibTeX / 正式引用格式
  • 方法与实验设置细节
  • 与现有工作的差异点
  • 是否有代码和数据集