大模型论文精选集：264前沿+143顶会，免费获取
开展大模型研究时，不同算力资源条件的实验室面临的研发难度差异显著。在确定研究方向前，与其盲目追逐热门赛道，不如先评估自身的实际条件：手头拥有多少计算资源、可调用的数据集规模如何，以及能否在三个月内跑出第一组有效实验结果。
完成基础评估后，研究者往往会面临新的困惑：每日涌现的海量研究中，哪些方向真正具备创新空间？哪些技术路线适配自身的资源条件？又该从何处切入找到适合自己的研究切口？
为了帮助研究者解决这些痛点，我们花费大量时间整理了一套分类清晰、适配普通科研人员需求的大模型论文合集，省去你在海量文献中大海捞针的时间，直接精准定位可落地的创新研究方向。
本合集总计包含407篇论文，分为两大板块：第一部分为264篇前沿创新论文，覆盖六大研究方向与十余项热门细分赛道；第二部分为143篇顶会精选论文，均筛选自五大主流顶会的最新成果。
第一部分：264篇大模型前沿创新论文
这部分论文按照六大类创新研究路径进行分类，下设十余项热门细分方向，具体分类如下：
| 研究方向 | 细分赛道 |
|---|---|
| 多模态融合与垂直行业大模型 | 多模态通用大模型、医疗领域大模型、医疗多模态大模型 |
| 大模型知识增强与检索增强 | 检索增强生成结合大模型、大模型结合知识图谱 |
| 时间序列基础模型与预测大模型 | 时序数据适配大模型、预训练大模型在时序任务中的应用 |
| 大模型后训练与智能体决策 | 大模型对齐技术、强化学习与大模型结合 |
| 大模型可信增强与因果推理 | 大模型可解释性、因果推断结合大模型、大模型驱动因果发现 |
| 大模型驱动科学计算与优化 | 大模型结合物理信息神经网络、大模型结合运筹优化方法 |
这部分内容聚焦大模型未来的创新发展方向，覆盖从模型能力拓展、知识增强、智能决策、可靠推理到垂直领域落地的全链条研究热点，帮助研究者把握当前大模型领域的主要创新路径。
第二部分：143篇2026最新顶会精选论文
这部分论文全部来自CVPR2026、ECCV2026、AAAI2026、ICLR2026、ICML2026五大顶会的一手研究成果，能够帮助研究者快速了解最新顶会研究趋势，追踪近期大模型领域的热点方向，无论是准备顶会投稿、撰写综述论文还是寻找创新研究切入点，都极具参考价值。
论文覆盖多模态、智能体等热门研究板块，顶会论文的经典范式、审稿人看重的论证逻辑以及标准化的消融实验设计，都可以直接借鉴参考。
如何获取合集
想要获取这份完整的大模型论文合集，操作非常简单：
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