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
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- 来源: https://magazine.sebastianraschka.com/p/llm-research-papers-2026-part1
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- 核心论文时间线:
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- Jan 29: Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts (arXiv:2601.21204)
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- Feb 8: ViT-5: Vision Transformers for the Mid-2020s (arXiv:2602.08071)
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- Feb 17: GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering (arXiv:2602.15763)
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- Mar 15: Attention Residuals (arXiv:2603.15031)
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- 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