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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 60 · 清除筛选
- 2026
《Muse Spark 安全与准备度报告》
arXiv
Meta 为 Muse Spark（Meta AI 的底层模型）发布的安全与准备度报告，交代了支撑其发布决策的灾难性风险评估，并论证在施加缓解措施后残余风险可接受。
- 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
- 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
《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
《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
《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。
- 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
《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]
- 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。
- 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
《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。
- 2023
RedPajama：LLaMA 训练数据集的开源复现
Together AI blog / GitHub
RedPajama 是一个开源项目，第一步是把 LLaMA 的训练数据集复现出来，以「洁净室」方式完整开源了 1.2 万亿 token 的语料。
- 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
《语言模型整体评估》（HELM）
arXiv
2022 年，Percy Liang、Rishi Bommasani、Tony Lee 等作者发表的一篇论文：把 30 个语言模型放到同样的 42 个场景、7 项指标下评测，让分散的基准变成一套标准化评估。
- 2022
LAION-5B：面向下一代图文模型的开源大规模数据集
arXiv
LAION-5B 是一个公开的图文对数据集，包含 58.5 亿条经 CLIP 过滤的图像-文本对，目的是让少数实验室之外的研究者也能研究和复现大规模视觉语言模型。