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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 165 · 清除筛选

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
《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
《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
《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]
研究史推理科学发现
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
《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。
大语言模型研究史开源
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
《τ-bench：真实领域中的工具-智能体-用户交互基准》
arXiv
τ-bench 是 2024 年 6 月提交到 arXiv 的基准，用语言模型模拟用户，与配备领域 API 工具和规则条文的语言智能体进行动态对话，并以对话结束时的数据库状态而非回复文本判定成败。
大语言模型研究史智能体与工具调用
2024
《MMLU-Pro：更稳健、更具挑战的多任务语言理解基准》
arXiv
MMLU-Pro 是 2024 年发布的多任务语言理解基准，把以知识为主的 MMLU 改成更偏推理、每题十个选项的更难测试。
大语言模型研究史推理
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
《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
2024
《专家模型 Mixtral》
arXiv
Mixtral 8x7B 是 Mistral AI 的稀疏专家混合语言模型，每层由路由器为每个词元挑选 2 个专家，总共可访问 47B 参数，推理时只用到 13B。
大语言模型研究史开源
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
《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
《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%。
研究史推理科学发现