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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 25 · 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
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
《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。
研究史推理仿真
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
《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
《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
《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
《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
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。
大语言模型研究史多模态
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。
深度学习科学发现仿真
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。
开源多模态数据与数据集
2022
《具备深度语言理解的照片级文生图扩散模型》（Imagen）
arXiv
Imagen 是一个用大型预训练语言模型编码提示词的文生图扩散模型，在 COCO 上取得 7.27 的零样本 FID，并提出 DrawBench 评测基准。
研究史多模态生成式模型
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。
深度学习硬件与算力科学发现
2021
《零样本文生图》（DALL·E 论文）
arXiv
2021 年的一篇 OpenAI 论文：用单个 120 亿参数的自回归 Transformer，在 2.5 亿对图文数据上训练，即可根据文字生成图像，零样本评测下与领域专用模型相当。
研究史多模态生成式模型
2021
从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型（CLIP）
ICML
CLIP 是 OpenAI 用 4 亿对图文数据训练的模型，把图像与文字映射到同一个空间，因此能凭一句文字提示直接完成图像分类。
基础模型多模态计算机视觉
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。
研究史生成式模型计算机视觉
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。
研究史深度学习科学发现
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。
研究史推理仿真