首页›论文
论文
论文
对人工智能有重大贡献的论文，每篇都有通俗解读。
共 36 · 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
《Gemini 2.5：以先进推理、多模态、长上下文与新一代智能体能力推进前沿》
arXiv
《Gemini 2.5》技术报告于 2025 年 7 月 7 日提交到 arXiv，记录了 Google 的 Gemini 2.5 Pro 与 2.5 Flash，涉及推理能力、长上下文视频处理和成本与能力的取舍。
- 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
- 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
- 2024
《OSWorld：真实计算机环境中开放式任务的多模态智能体基准》
arXiv
OSWorld 是一个面向多模态智能体的基准与环境，在 Ubuntu、Windows 和 macOS 上用 369 个真实计算机任务考察智能体；人类能完成 72.36% 以上，最好的模型只有 12.24%。
- 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
《Gemini 1.5：在数百万 token 的上下文中释放多模态理解》
arXiv
Google Gemini 团队的一份报告，介绍以超长上下文为核心的多模态模型 Gemini 1.5 系列，其中 Gemini 1.5 Pro 可在最多 1000 万 token 的上下文中回忆信息。[^1]
- 2023
- 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
《WebArena：构建自主智能体的真实网络环境》
arXiv
WebArena 是可复现的网页环境，含电子商务、社交论坛、协作软件开发、内容管理四类网站，用于测试语言引导的智能体；GPT-4 智能体成功率 14.41%，人类 78.24%。[^1]
- 2023
《GPT-4 技术报告》
arXiv 2303.08774
OpenAI 于 2023 年 3 月提交到 arXiv 的 GPT-4 技术报告，描述了一个大规模多模态 Transformer 模型，给出了多项专业基准上达到人类水平的结果，并说明了团队如何让规模化行为变得可预测。