原標題：一篇推文看一年！Jim Fan力薦2025必讀清單：50篇論文，掃盲「全領域AI實戰」
文章來源：新智元
內容字數：13310字

AI工程領域論文速覽：2026年成為AI專家的學習路徑

本文總結了新智元報道中推薦的50篇AI領域論文，涵蓋十個關鍵方向，旨在幫助讀者高效學習，成為AI工程專家。文章按照領域分類，并對每類論文進行簡要概述，方便讀者快速了解其核心內容。

1.

前沿大模型

該領域推薦了GPT-4、Claude 3、Llama系列以及DeepSeek等模型的論文。這些論文涵蓋了不同模型架構、訓練方法及性能評估，例如GPT-4論文闡述了其強大的性能和能力，Claude 3論文則介紹了其在語言理解和生成方面的優勢。Llama系列論文則關注開源大模型的開發和應用，而DeepSeek論文則側重于低成本高效率的模型設計。

2.

基準和評估

本部分介紹了用于評估AI模型性能的多個基準，包括MMLU Pro、MuSR、MATH以及IFEval等。這些基準測試涵蓋了不同類型的任務，例如知識問答、多步推理、數學問題解決以及指令遵循能力。例如，MMLU Pro論文介紹了其在知識問答方面的能力，MuSR則專注于多步軟推理任務的評估。

3.

提示、上下文學習（ICL）和思維鏈

該領域包含了提示工程綜述報告，以及思維鏈、思維樹和Prompt Tuning等技術的論文。這些論文探討了如何通過有效的提示策略來提升模型性能，例如思維鏈論文介紹了其在復雜推理任務中的應用，而Prompt Tuning論文則探討了無需調整模型參數即可實現特定任務的方法。

4.

檢索增強生成（RAG）

本部分介紹了RAG技術及其相關論文，包括Meta提出的早期RAG概念以及GraphRAG等改進方案。這些論文探討了如何結合信息檢索技術來增強語言模型的生成能力，例如GraphRAG論文介紹了其在處理復雜查詢方面的優勢。

5.

智能體（Agent）

該領域介紹了SWE-Bench、ReAct和MemGPT等智能體基準和模型。這些論文探討了如何構建能夠與環境交互并完成復雜任務的智能體，例如ReAct論文介紹了其在工具使用和函數調用方面的能力，MemGPT則關注智能體上下文管理。

6.

代碼生成

本部分介紹了The Stack項目、HumanEval/Codex以及AlphaCodium等代碼生成相關的論文。這些論文探討了如何利用大型語言模型來生成高質量的代碼，并解決代碼生成中的安全問題，例如AlphaCodium論文介紹了其基于測試的多階段迭代流程。

7.

視覺模型

本部分介紹了YOLO、CLIP、Segment Anything Model (SAM)等視覺模型的論文。這些論文涵蓋了目標檢測、圖像分類和圖像分割等任務，例如CLIP論文介紹了其在零樣本學習方面的優勢，SAM論文則介紹了其在圖像分割任務中的高性能。

8.

聲音模型

該領域包含了Whisper、AudioPaLM和NaturalSpeech等語音模型的論文。這些論文涵蓋了自動語音識別（ASR）和語音合成（TTS）等任務，例如Whisper論文介紹了其在語音識別方面的強大能力，AudioPaLM則關注多模態語音模型的構建。

9.

圖像/視頻擴散模型

本部分介紹了Stable Diffusion、DALL-E、Imagen以及DiT等圖像/視頻擴散模型及其相關論文。這些論文探討了如何利用擴散模型來生成高質量的圖像和視頻，例如Stable Diffusion論文介紹了其在圖像生成方面的優秀性能，DiT論文則關注潛在塊Transformer在視頻生成中的應用。

10.

微調

最后，該領域介紹了LoRA/QLoRA、DPO和ReFT等微調技術的論文。這些論文探討了如何高效地微調大型語言模型，例如QLoRA論文介紹了其在低成本微調方面的優勢，ReFT則關注特征層面的微調方法。

通過學習這些論文并進行實踐，讀者可以系統地掌握AI工程的核心技術，并為未來的AI發展貢獻力量。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。