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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 119 · 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。
大语言模型开源中国 AI
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。
大语言模型开源中国 AI
2026
《GLM-5：从氛围编程到智能体工程》
arXiv
智谱的 GLM-5 技术报告介绍了一个 7440 亿参数的混合专家模型，依靠稀疏注意力与异步强化学习，把 AI 编程从「氛围编程」推向「智能体工程」。
大语言模型中国 AI 智能体与工具调用
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%。
研究史智能体与工具调用代码
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。
大语言模型基础模型多模态
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。
研究史开源深度学习
2025
《s1：最简单的测试时扩展》
arXiv
这篇论文用 1000 道精选题目微调 Qwen2.5-32B，再用一种叫「预算强制」的简单方法控制模型的思考长度，在竞赛数学上最多领先 o1-preview 27%，并开源了模型、数据与代码。
大语言模型研究史深度学习
2025
《人类最后的考试》（HLE）
arXiv
《人类最后的考试》（HLE）是一个包含 2,500 道题、横跨数十个学科的多模态基准，由全球专家编写，目的是在旧基准被模型刷满之后，仍能测量前沿大模型的能力。
研究史多模态推理
2024
《SAM 2：在图像与视频中分割一切》
arXiv
SAM 2 是 Meta FAIR 提出的基础模型，用点、框或掩码等提示即可在图像和视频中分割目标，论文同时发布了大规模视频分割数据集与训练代码。
研究史深度学习多模态
2024
《FlashAttention-3：以异步与低精度实现快速准确注意力》
arXiv
FlashAttention-3 是面向英伟达 Hopper（H100）GPU 的注意力算法，借助异步执行与低精度技术，把 FP16 利用率做到最高 75%，FP8 吞吐接近 1.2 PFLOPs/s。
研究史深度学习开发者工具
2024
《Transformer 就是 SSM：通过结构化状态空间对偶得到的广义模型与高效算法》
ICML
Tri Dao 与 Albert Gu 的论文提出结构化状态空间对偶框架，说明结构化状态空间模型与各种注意力变体关系密切，并用它导出 Mamba-2——其核心层比 Mamba 的核心层快 2 到 8 倍。
研究史深度学习 Transformer 与注意力
2024
Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3
Nature
AlphaFold 3 于2024年5月发表于《自然》，把结构预测扩展到生物分子相互作用，在蛋白质—配体结合上准确率高于对接工具，抗体—抗原预测高于 AlphaFold-Multimer v.2.3。
深度学习科学发现生物医药
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%。
研究史智能体与工具调用多模态
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。
大语言模型研究史数据与数据集
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]
大语言模型研究史基础模型
2023
《Mamba：带选择性状态空间的线性时间序列建模》
arXiv
Mamba 是 Albert Gu 与 Tri Dao 提出的一种序列建模架构，用选择性状态空间替代注意力，实现线性时间与更快推理，语言建模表现可与两倍规模的 Transformer 相比。
大语言模型研究史深度学习
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%。
深度学习数据与数据集科学发现
2023
《GAIA：通用 AI 助手基准》
arXiv
GAIA 是一个面向通用 AI 助手的基准，用对人类简单、对 AI 困难的真实问题，考察推理、多模态、网页浏览和工具使用能力，并以人类平均水平衡量进展。
研究史智能体与工具调用多模态
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%。
研究史智能体与工具调用数据与数据集
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]
研究史智能体与工具调用多模态