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对人工智能有重大贡献的论文，每篇都有通俗解读。
共 53 · 清除筛选
- 2026
《Kimi K3：开放的前沿智能》
arXiv
Kimi K3 是月之暗面发布的 2.8 万亿参数混合专家模型，具备原生视觉与百万 token 上下文，权重随报告开放；报告称其多项任务达前沿水平，但整体仍落后最强闭源模型。
- 2026
《DeepSeek-V4：面向百万 token 上下文的高效智能》
arXiv
DeepSeek-V4 系列的预览报告：Pro 版总参数 1.6 万亿、Flash 版 2840 亿，两者均支持百万 token 上下文，并给出了让这一长度变得可负担的注意力、连接与优化器改动。
- 2026
《Qwen3.5-Omni 技术报告》
arXiv
《Qwen3.5-Omni 技术报告》介绍阿里巴巴数千亿参数的多模态模型：可理解超 10 小时音频，支持 10 种语言语音生成，在 215 项音视频基准上报告最优结果。
- 2026
- 2026
《Terminal-Bench：命令行界面中困难真实任务的智能体基准》
arXiv
Terminal-Bench 2.0 是一个由 89 个困难任务组成的精选基准，任务都在计算机终端环境中完成，用来衡量 AI 智能体处理真实命令行工作的能力；前沿模型和智能体的得分低于 65%。
- 2025
《Kimi K2：开放的智能体智能》
arXiv
Kimi K2 是 Moonshot AI 的万亿参数混合专家模型，用 MuonClip 优化器完成预训练，并以大规模智能体数据与强化学习做后训练；报告称它在开源非思考模型中处于领先，并公开了基座与后训练权重。
- 2025
《Common Pile v0.1：8TB 公共领域与开放许可文本数据集》
arXiv
一个 8TB 的公共领域与开放许可文本数据集，用于大语言模型预训练；作者同时发布两个在该数据上训练的 70 亿参数模型，用以证明这批数据够用。
- 2025
《Qwen3 技术报告》
arXiv
《Qwen3 技术报告》介绍阿里巴巴 Qwen3 系列大语言模型，覆盖稠密与混合专家架构，统一思考与非思考模式，并加入思考预算机制，全部以 Apache 2.0 许可证发布。
- 2025
《绝对零：零数据的强化自博弈推理》
arXiv
2025 年的一篇论文提出「绝对零」范式：同一个模型自己出题、自己解题，由代码执行器统一判定对错，不使用任何外部数据，就在编程与数学推理上达到总体最佳水平。
- 2025
DeepSeek-R1：用强化学习激发大语言模型的推理能力
arXiv
DeepSeek-R1 报告介绍了如何主要依靠强化学习，并对正确答案给予奖励，训练出一个推理模型。它在数学、代码和推理基准上的表现与 OpenAI 的 o1 相当，权重也以开放形式发布。
- 2024
《DeepSeek-V3 技术报告》
arXiv
DeepSeek-AI 发布的 DeepSeek-V3 技术报告，介绍了一个总参数 6710 亿的混合专家语言模型，涵盖架构、训练流程与评测，并给出了 278.8 万 H800 GPU 小时完成全部训练的效率数据。
- 2024
《Llama 3 模型群》
arXiv
Meta 2024 年的论文，把 Llama 3 描述为一组基础模型（80 亿、700 亿和 4050 亿参数），预训练语料约 15 万亿 token，并报告其在广泛任务上与 GPT-4 等领先模型质量相当。
- 2024
《FineWeb 数据集：大规模网络文本的精炼》
arXiv
FineWeb 是从 96 个网络快照构建的 15 万亿 token 预训练数据集，公开了处理代码与实验模型；教育子集 FineWeb-Edu 在知识推理基准上表现更好。
- 2024
《LiveCodeBench：面向代码的大模型全面且无污染评测》
arXiv
一个持续从 LeetCode、AtCoder、CodeForces 竞赛中收集新题的代码大模型基准，用不断更新的题库避免数据污染，并覆盖代码修复、执行推理等任务。
- 2024
《Dolma：面向语言模型预训练研究的三万亿词元开放语料库》
arXiv
Dolma 是一个公开发布的英文语料库，规模约三万亿词元，由网页文本、论文、代码、书籍、社交媒体与维基百科混合而成；配套论文同时记录了数据集本身和整理流程。
- 2024
《专家模型 Mixtral》
arXiv
Mixtral 8x7B 是 Mistral AI 的稀疏专家混合语言模型，每层由路由器为每个词元挑选 2 个专家，总共可访问 47B 参数，推理时只用到 13B。
- 2023
Scaling deep learning for materials discovery
Nature
2023 年发表于《自然》的一篇论文，报告了一套用于材料发现的规模化深度学习方案：预测出 220 万个位于凸包之下的结构，并把稳定性预测的成功率从约 50% 提升到 80%。
- 2023
《SWE-bench：语言模型能解决真实 GitHub 议题吗？》
arXiv
一个由 2,294 个真实软件工程问题组成的评测基准，题目取自 GitHub 议题及解决这些议题的拉取请求，模型必须编辑代码库来修复问题；发布时最好的模型解决率不足 2%。
- 2023
《Llama 2：开放的基础模型与微调对话模型》
arXiv 2307.09288
这是一篇 2023 年 7 月由 Hugo Touvron 领衔、Meta 多位作者完成的论文，提出并发布了参数量从 70 亿到 700 亿的 Llama 2 系列预训练与微调模型，并详细说明了对话版本如何微调、如何提升安全性。
- 2023
《Segment Anything（分割一切）》
arXiv 2304.02643
这篇 2023 年的论文提出 Segment Anything 项目：一个可提示的分割任务、一个模型，以及包含 1100 万张图像上 10 亿多个掩码的数据集，并把模型与数据一并公开，以推动计算机视觉基础模型研究。