Transformer十年：从论文到统治世界
2017 年 6 月，Google 团队发表论文 Attention is All You Need，提出 Transformer 架构——当时没人预料到这一架构会统治未来 10 年的 AI 时代。到 2026 年，几乎所有前沿大模型都基于…
作者：Jack Zhang
从好莱坞特效到Sora：AIGC重塑内容产业
AI 生成内容（AIGC, AI Generated Content）不是 2022 年才出现的——它已经渗透到好莱坞 30 年。从《侏罗纪公园》（1993）到《阿凡达》（2009）到 Sora（2024），AI 在影视特效、动画、游戏、广…
开源大模型5年：从Llama到DeepSeek
开源大模型 5 年的故事，是一场反叛大公司闭源霸权的革命。2020 年 GPT-3 闭源让"AI 集中化"看似不可避免——但 2023 年 Meta 发布 LLaMA 开源、2024 年 Mistral / Qwen / DeepSeek …
国家战略三国杀：美国、中国、欧盟的AI政策路线分野
AI 不只是技术战——它已经是国家战略战。2026 年的全球 AI 格局由三大力量主导：美国（创新驱动+出口管制）、中国（举国体制+应用落地）、欧盟（监管先行+主权 AI）。三个国家走了三条完全不同的政策路线——本文梳理这场政策战的关键节点…
从ImageNet到Common Crawl：AI数据基础设施的诞生
AI 模型的"智能"来自数据——不是算法。2026 年训练大模型需要几万亿 token的文本数据——这些数据来自哪里？本文梳理 AI 数据基础设施的演变：从 1990s 的小规模手工标注语料库（百万级），到 2010s 的 ImageNet…
自动化焦虑史：1950s 到 GPT 的反反复复
人类对"机器抢走工作"的焦虑比 AI 本身还老。1950s 计算机刚出现时，就有学者预测"自动化会让大规模失业"——70 多年过去了，每次技术革命前都会出现同样的焦虑。但研究反复表明：自动化既会消灭工作，也会创造工作，最终净就业效应通常为正…
从阿西洛马原则到欧盟 AI Act：AI治理的50年
AI 治理不是 2020 年代才出现的——它最早可以追溯到 1970s 的医学 AI 伦理委员会。但真正的 AI 治理浪潮从 2017 年 阿西洛马 AI 原则（Asilomar AI Principles）开始，到 2024 年 欧盟 A…
NVIDIA 崛起与GPU革命：从游戏显卡到AI算力霸主
1999 年 NVIDIA 发布第一款 GPU 时，它只是给游戏玩家用的图形加速卡。到 2026 年，NVIDIA 市值 4 万亿美元、占据全球 AI 算力市场 80%+——这是 21 世纪最戏剧性的公司崛起之一。本文梳理 NVIDIA 怎…
生成式AI三国杀：GPT / Claude / Gemini 的技术路线分野
2026 年的大模型市场不是 OpenAI 一家独大——GPT、Claude、Gemini 形成三足鼎立，加上 DeepSeek、Qwen、Kimi、Llama、Mistral 等开源与国产玩家。但三家的技术路线其实有根本差异：GPT 押注…
深度学习三巨头与他们的学生：2018 图灵奖背后的师承谱系
2018 年图灵奖颁给了 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun——深度学习三巨头。但这三位科学家几乎都是同代人（生于 1960s 前后），师承高度交叉（都曾受 PDP 小组启发），学生分布在全球各…
从ELIZA到ChatGPT：聊天机器人的60年
1966 年 ELIZA 诞生，到 2026 年 ChatGPT 已经 4 年——聊天机器人走过了 60 年。这不是一条直线，而是一条反复被打回原形又反复复活的曲线。每一代聊天机器人都有自己的技术底牌（模式匹配 / 规则 / 检索 / 神经…