Sebastian Raschka が2026年1月から5月の研究論文リスト を公開、推論モデル・強化学習・効率的推論に注力

Sebastian Raschka が2026年1月から5月にブックマークした研究論文をカテゴリ別にまとめたリストを公開。アーキテクチャ・モデル設計、効率的学習・スケーリング、推論効率、スパース注意・長コンテキスト、推論・テスト時計算、強化学習、エージェントシステム・ツール使用、コーディングエージェント、拡散言語モデル、モデル評価の10カテゴリで構成されている。

2026年の主要なトレンドは、トランスフォーマーを単に大きくするだけでなく、ハイブリッドアーキテクチャ（通常の注意層とMamba-2などの状態空間モデル層を交互に配置）、MoE容量配分、活性化挙動などの領域で進展が見られること。Nemotron 3 Super（120B-A12B）やQwen3.6などが、より長いコンテキストで効率的に動作するハイブリッド設計を採用している。

リストのキュレーション対象は、著者が自身の研究や仕事に関連して興味深いと判断した論文のみであり、「2026年に発表されたすべての論文の完全なリスト」ではない点を著者が明記している。