LLM 研究论文：2025 年 7 月至 12 月列表
2025 年 7 月至 12 月期间，LLM 研究论文列表整理完成，涵盖推理模型训练、推理时策略、评估方法等分类。该列表由作者从大量论文中筛选并分类，便于后续项目参考。同时，作者今日发布了年度 LLM 回顾文章《State of LLMs 2025: Progress, Problems, and Predictions》。
#论文/研究
Ahead of AIAI 评分1818
Ahead of AIAI 评分4949 从 DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力与强化学习更新
DeepSeek V3.2 发布，采用非标准稀疏注意力机制，性能在 GPT-5 和 Gemini 3.0 Pro 上表现优异，且作为开源模型提供。该模型基于与 V3 相同的架构，但引入了新的推理优化，与 DeepSeek R1 等专用推理模型形成对比。DeepSeek 团队今年还发布了 V3.1 和 V3.2-Exp，为 V3.2 的部署做好了生态和推理基础设施准备。
Vector InstituteAI 评分1313 Vector 研究人员在 NeurIPS 2025 发表 80 篇论文，推动 AI 前沿发展
Vector 研究人员在 NeurIPS 2025 会议上提交了 80 篇论文，涵盖下一代基础模型、扩散生成系统、强化学习突破和隐私保护联邦方法等多个领域。其中提出 ActiveVOI 框架，用于开放世界智能体的主动知识获取，显著优于现有基于大语言模型和视觉语言模型的规划方法。另一项研究引入连续时间流图蒸馏方法，通过自引导和对抗微调提升性能，适用于不同步数的生成任务。
Vector InstituteAI 评分4040 Vector Institute 2025 机器学习安全与隐私研讨会：智能 AI 过于强大带来的关键洞察
Vector Institute 2025 机器学习安全与隐私研讨会揭示了当前 AI 安全方法的关键突破与隐患。Ruth Urner 提出容忍对抗学习理论，使对抗鲁棒性从指数复杂度降至线性复杂度。
Ahead of AIAI 评分5252 Sebastian Raschka 分析超越标准 LLM 的架构演进
Sebastian Raschka 在文章中系统梳理了当前超越标准自回归 Transformer LLM 的多种架构方向，包括线性注意力混合模型（如 Qwen3-Next、Kimi Linear）、文本扩散模型、代码世界模型（CWM）和小递归变压器（如 TRM）。