10 万篇论文挖出 AI 研究趋势:RLVR 从零到 110 篇,1/4 改进无效
latenticlabs · reddit · 2026-11-10
latenticlabs 团队更新了基于 10 年 ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/AAAI 论文构建的主题库,补齐了 2026 年数据:从约 10.1 万篇全文中提取出约百万条「试了 X,得到 Y」的实证结果,覆盖几乎所有 ICML、CVPR、AAAI 2026 及约 4.1k/5.4k 篇 ICLR 论文(NeurIPS 因 PDF 未公开仅过半)。
他们还为 ICML/CVPR/ICLR 2026 各写了一份与去年对比的「报纸」,几个惊人发现:
- LLM agents 在 ICML 占比从 1.2% 涨到 4.4%
- 多模态 LLM 在 CVPR 翻倍(5.4% → 10.8%)
- ICLR 上 RL with verifiable rewards 从近乎零到 110 篇
- Qwen 是三个会议结果表中最常用的基座模型,且优势明显
- 按论文自己的数字,约 1/4 被测试的改动无效或更差
以 Gaussian splatting 为例:Mip-NeRF 360 PSNR 持续爬升(28.01 → 29.5 → 30.1),但 Deep Blending、Tanks&Temples 停滞;基线混乱严重——各论文报告的普通 3DGS 基线从 16 到 27.7 PSNR 不等,「超基线 2dB」含金量差异巨大。
作者强调数据由 AI 提取、未经人工核验,论文又倾向于报喜不报忧,只宜作起点而非排行榜。
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