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 50 · 清除筛选
- 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
《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。
- 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。
- 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
《FrontierMath：评估 AI 高级数学推理能力的基准》
arXiv
FrontierMath 是由 Epoch AI 推出的数学基准，包含数百道由专家数学家撰写与审核的原创高难度题目，用来考察 AI 的高级数学推理能力。发布时，最先进的模型解出的题目不足 2%。[^1][^2]
- 2024
- 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。
- 2023
- 2023
《GPQA：研究生级防搜索问答基准》
arXiv
GPQA 是包含 448 道选择题的问答基准，题目由生物学、物理学和化学专家撰写，设计成熟练非专家靠上网也答不出；基于 GPT-4 的最强基线正确率只有 39%，而同领域专家达到 65%。
- 2023
《通用人工智能的火花：GPT-4 早期实验》
arXiv
2023 年 3 月，微软研究者在一篇论文中测试了早期版本的 GPT-4，认为它在众多领域表现出惊人的通用性、接近人类水平，可被视为迈向通用人工智能（AGI）的早期但不完整的一步。
- 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
《基于 Transformer 的可扩展扩散模型》（DiT）
arXiv
2022 年，Peebles 与 Xie 用 transformer 取代扩散模型的 U-Net 主干，证明效果随算力稳定提升，并在 ImageNet 上取得 2.27 FID。
- 2022
《大语言模型的涌现能力》
arXiv 2206.07682 (TMLR 2022)
2022 年的一篇论文提出，大语言模型的部分能力只在模型规模足够大时才出现，无法由小模型的表现外推预测，因此继续扩大规模可能继续拓展模型的能力范围。
- 2022
《超越模仿游戏》（BIG-bench）
arXiv
BIG-bench 是一个由社区共同构建的大型基准，包含 204 个任务，专门用来测试语言模型在被认为超出其当前能力的问题上的表现，相关论文于 2022 年 6 月发布。
- 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。
- 2022
思维链提示激发大语言模型的推理能力
NeurIPS
这篇论文由 Jason Wei 与 Google Research 的同事在 2022 年发表，它表明：在提示中给出带有中间推理步骤的示例、而不只是给出答案，能明显提升大模型在算术、常识和符号推理任务上的表现。
- 2021
《训练验证器求解数学应用题》（GSM8K）
arXiv
GSM8K 是 OpenAI 发布的一套小学数学应用题数据集，包含 8.5K 道题；配套论文显示，即使最大的 Transformer 模型成绩也不高，而训练验证器、从多个候选解答中挑选正确答案能明显提升表现。