原标题：一篇推文看一年！Jim Fan力荐2025必读清单：50篇论文，扫盲「全领域AI实战」
文章来源：新智元
内容字数：13310字

AI工程领域论文速览：2026年成为AI专家的学习路径

本文总结了新智元报道中推荐的50篇AI领域论文，涵盖十个关键方向，旨在帮助读者高效学习，成为AI工程专家。文章按照领域分类，并对每类论文进行简要概述，方便读者快速了解其核心内容。

1.

前沿大模型

该领域推荐了GPT-4、Claude 3、Llama系列以及DeepSeek等模型的论文。这些论文涵盖了不同模型架构、训练方法及性能评估，例如GPT-4论文阐述了其强大的性能和能力，Claude 3论文则介绍了其在语言理解和生成方面的优势。Llama系列论文则关注开源大模型的开发和应用，而DeepSeek论文则侧重于低成本高效率的模型设计。

2.

基准和评估

本部分介绍了用于评估AI模型性能的多个基准，包括MMLU Pro、MuSR、MATH以及IFEval等。这些基准测试涵盖了不同类型的任务，例如知识问答、多步推理、数学问题解决以及指令遵循能力。例如，MMLU Pro论文介绍了其在知识问答方面的能力，MuSR则专注于多步软推理任务的评估。

3.

提示、上下文学习（ICL）和思维链

该领域包含了提示工程综述报告，以及思维链、思维树和Prompt Tuning等技术的论文。这些论文探讨了如何通过有效的提示策略来提升模型性能，例如思维链论文介绍了其在复杂推理任务中的应用，而Prompt Tuning论文则探讨了无需调整模型参数即可实现特定任务的方法。

4.

检索增强生成（RAG）

本部分介绍了RAG技术及其相关论文，包括Meta提出的早期RAG概念以及GraphRAG等改进方案。这些论文探讨了如何结合信息检索技术来增强语言模型的生成能力，例如GraphRAG论文介绍了其在处理复杂查询方面的优势。

5.

智能体（Agent）

该领域介绍了SWE-Bench、ReAct和MemGPT等智能体基准和模型。这些论文探讨了如何构建能够与环境交互并完成复杂任务的智能体，例如ReAct论文介绍了其在工具使用和函数调用方面的能力，MemGPT则关注智能体上下文管理。

6.

代码生成

本部分介绍了The Stack项目、HumanEval/Codex以及AlphaCodium等代码生成相关的论文。这些论文探讨了如何利用大型语言模型来生成高质量的代码，并解决代码生成中的安全问题，例如AlphaCodium论文介绍了其基于测试的多阶段迭代流程。

7.

视觉模型

本部分介绍了YOLO、CLIP、Segment Anything Model (SAM)等视觉模型的论文。这些论文涵盖了目标检测、图像分类和图像分割等任务，例如CLIP论文介绍了其在零样本学习方面的优势，SAM论文则介绍了其在图像分割任务中的高性能。

8.

声音模型

该领域包含了Whisper、AudioPaLM和NaturalSpeech等语音模型的论文。这些论文涵盖了自动语音识别（ASR）和语音合成（TTS）等任务，例如Whisper论文介绍了其在语音识别方面的强大能力，AudioPaLM则关注多模态语音模型的构建。

9.

图像/视频扩散模型

本部分介绍了Stable Diffusion、DALL-E、Imagen以及DiT等图像/视频扩散模型及其相关论文。这些论文探讨了如何利用扩散模型来生成高质量的图像和视频，例如Stable Diffusion论文介绍了其在图像生成方面的优秀性能，DiT论文则关注潜在块Transformer在视频生成中的应用。

10.

微调

最后，该领域介绍了LoRA/QLoRA、DPO和ReFT等微调技术的论文。这些论文探讨了如何高效地微调大型语言模型，例如QLoRA论文介绍了其在低成本微调方面的优势，ReFT则关注特征层面的微调方法。

通过学习这些论文并进行实践，读者可以系统地掌握AI工程的核心技术，并为未来的AI发展贡献力量。

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。