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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 24 · 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
《ARC-AGI-2：面向前沿 AI 推理系统的新挑战》
arXiv
2025 年的一篇论文提出 ARC-AGI-2 基准：用输入—输出配对任务测量前沿 AI 的抽象推理能力，并给出人类测试基线，让分数能更细致地反映进展。
- 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
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
《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。
- 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%。
- 2022
Learning skillful medium-range global weather forecasting
Science
GraphCast 是一个基于图神经网络的全球天气模型，用四十年的再分析资料训练，能在不到一分钟内给出 0.25 度分辨率、未来 10 天的全球预报，并在多数检验指标上超过当时最准确的业务确定性预报系统。
- 2022
用深度强化学习控制托卡马克等离子体的磁场
Nature
2022 年发表于 Nature 的一篇论文，Degrave、Felici 等人用深度强化学习让控制器自主学会给托卡马克的全部磁控制线圈下指令，产生并维持了多种等离子体位形。
- 2021
《用大语言模型做程序合成》（MBPP）
arXiv
2021 年提交到 arXiv 的论文，提出 MBPP 基准：974 道入门级短 Python 题，并测量 244M 到 137B 参数的语言模型把自然语言描述变成代码的能力。
- 2021
《评估在代码上训练的大语言模型》（Codex / HumanEval）
arXiv
2021 年的一篇 OpenAI 论文提出了 Codex——一个在公开 GitHub 代码上微调的 GPT 模型，以及 HumanEval——一套按「程序能否跑对」而不是「像不像参考答案」来评判生成代码的评测集。
- 2020
《NeRF：将场景表示为用于视图合成的神经辐射场》
arXiv
2020 年的论文提出 NeRF：把场景表示成由 5 维坐标映射到密度与颜色的神经网络，并用相机位姿已知的稀疏图像优化，在新视图合成上取得领先结果。
- 2019
Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model
Nature
MuZero 是 DeepMind 提出的强化学习算法，它自己学出一个环境模型，并在该模型中做规划，在不被告知规则的情况下掌握了 Atari、围棋、国际象棋和将棋。
- 2019
《论智能的测量》（ARC-AGI）
arXiv
Francois Chollet 于 2019 年发表的论文，把智能定义为技能获取效率，并提出抽象与推理语料库（ARC）——一套只依赖核心知识、不需要专门领域知识和语言的网格任务基准。
- 2017
A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play
Science
2017 年挂在 arXiv、后于 Science 发表的论文：同一个自我对弈强化学习算法 AlphaZero 学会了国际象棋、将棋和围棋，并在三种棋里都战胜了强力的专门程序。