本文旨在介绍人工智能（AI）领域的30个核心概念，帮助读者从基础到高级逐步深入了解AI技术。通过掌握这些关键词，读者将能够更好地理解AI的工作原理和应用场景，成为半个AI专家。
代季峰与陈天桥合作的AGI（人工通用智能）项目首次亮相便引起轰动。他们推出的开源深度学习研究模型GAIA，在测试中取得了82.4分的优异成绩，超越了OpenAI和MiroMind ODR（开放深度研究）。这是代季峰加入陈天桥团队后的首个技术成果展示。
浙江大学脑机智能全国重点实验室成功研发了全球最大规模的类脑计算机“Darwin Monkey（悟空）”。该计算机模拟了大脑的神经网络结构，拥有高达20亿个神经元，其神经元数量接近猕猴大脑的规模。这一突破性进展标志着类脑计算技术迈向了新的高度。“Darwin Monkey（悟空）”能够高效运行深度学习算法“DeepSeek”，展现出强大的计算能力和智能处理性能，为人工智能和脑科学研究提供了全新的技术平台。
近日，图灵奖得主、人工智能领域的杰出科学家 Richard S. Sutton 提出一个引人深思的观点：当前基于大型语言模型（LLM）的人工智能系统在模仿人类数据学习方面已接近其能力极限。他指出，依赖于模仿人类数据的方法难以推动人工智能实现真正的创新。Sutton 的论断在学术界和工业界引发了广泛讨论，特别是在强化学习与深度强化学习的未来发展方向上。许多专家开始重新审视强化学习在解决复杂控制问题上的潜力，试图探索其是否能够与深度强化学习相媲美。这一讨论不仅关乎技术路径的选择，也涉及人工智能未来能否突破现有瓶颈，迈向更高层次的自主性和创造性。
人工智能正以前所未有的速度发展，成为推动全球科技变革的核心力量。专家指出，未来几年，深度学习技术的持续优化将极大提升人工智能在图像识别、自然语言处理等领域的表现能力。同时，随着算力的提升和数据规模的增长，智能应用将更加普及，涵盖医疗、教育、交通等多个行业。技术突破不仅体现在算法层面，还涵盖了硬件支持和应用场景的深度融合。人工智能的未来趋势表明，它将更加注重实际应用价值，推动社会效率的全面提升。
毕树超，Meta公司超级智能团队的一员，在加入Meta后首次公开表达了他对人工通用智能（AGI）的看法。他回顾了人工智能领域70年的发展历程，从AlexNet引发的深度学习革命，到Transformer模型和Scaling Law推动的大型模型发展，再到强化学习与预训练技术的结合，这些技术进步都指向了AGI的实现。毕树超坚信，智能并非人类所独有，AGI的时代已经到来。
在21世纪10年代，人工智能领域取得了显著进展，深度学习技术在多个传统人工智能难题中实现了重大突破。尤其在图像识别、语音识别和语言翻译等领域，深度学习的表现令人瞩目。通过模拟人脑神经网络的结构，深度学习能够从大量数据中自动提取特征，从而显著提高了识别和翻译的准确性。与此同时，深度学习与强化学习的结合进一步拓展了人工智能的应用边界，为复杂决策系统的开发提供了新的可能性。这一技术融合不仅推动了学术研究的深入，也为工业界带来了前所未有的创新机遇。
上海交通大学的研究团队在《Nature》子刊上发表了一项突破性研究成果，该团队成功开发了一种结合无人机物理建模与深度学习的端到端方法。这一创新方案使无人机集群能够实现高效自主导航，同时具备轻量化、可部署性以及协同作业能力。与现有技术相比，该方法在鲁棒性和机动性方面表现出了显著优势，为无人机集群系统的实际应用提供了全新思路和技术支持。
上海交通大学的研究团队在《Nature》子刊上发表了一项突破性研究成果，成功开发了一种结合无人机物理建模与深度学习的端到端方法。该技术实现了无人机集群的高效自主导航，具备轻量化、可部署性强及协同工作能力。相较于现有技术，新方法在鲁棒性与机动性方面表现更为优异，为无人机集群在复杂环境中的应用提供了全新解决方案。
《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》是深度学习领域极具影响力的一篇论文，被广泛引用超过六万次。该论文提出的BatchNorm技术彻底改变了研究者训练深度神经网络的方式，有效解决了内部协变量偏移问题，显著提升了模型的训练速度和稳定性。作为AI领域的重要里程碑，BatchNorm的应用几乎成为现代神经网络设计的标准组件。因其深远影响，该研究荣获ICML时间检验奖，充分彰显了其在人工智能技术发展中的关键地位。
一篇曾被质疑存在理论错误的论文，在发表多年后迎来了属于它的高光时刻。该论文于2025年荣获国际机器学习大会（ICML2025）的时间检验奖，成为深度学习领域的一段传奇。这一奖项肯定了其在理论和实践上的深远影响，也见证了学术界对其从质疑到广泛认可的转变。这篇论文不仅推动了深度学习技术的发展，还激励了无数研究者勇于探索前沿方向。如今，它被视为改变领域的经典之作。
微软研究院的AI for Science团队在《Science》杂志上发表了一项具有突破性的研究，题为“Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning”。该研究介绍了名为BioEmu的技术，利用生成式深度学习模拟蛋白质平衡集合，从而显著提升蛋白质功能研究的能力。这一技术的应用有望加速生物计算领域的发展，为相关科学研究提供全新的工具和视角。
深度学习技术通过模拟人脑神经元网络的连接方式，使机器能够从大量数据中提取深层次的模式和信息，彻底改变了人工智能领域。在深度学习模型的训练过程中，如何高效地将数据输入模型是一个至关重要的环节。目前常用的方法包括批处理（batch processing）和小批量（mini-batch）训练。批处理利用全部数据进行计算，虽然稳定性强，但计算成本高；而小批量训练则通过每次使用部分数据更新模型参数，平衡了计算效率与模型性能，因此被广泛应用于实际场景中。
上海交通大学的研究团队在《Nature》子刊上发表了一项关于无人机技术的重要突破。该研究提出了一种创新的端到端方法，首次将可微分物理训练策略应用于实际机器人系统中，成功实现了无人机集群的自主导航。通过结合无人机的物理模型与深度学习技术，该方案在鲁棒性和机动性方面显著超越了现有技术，为未来无人机集群系统的智能化发展提供了全新思路。
上海交通大学的研究团队在Nature杂志的重要子刊上发表了一项突破性研究成果。他们提出了一种结合无人机物理建模和深度学习的端到端方法，并首次将可微分物理训练策略应用于实际机器人中。这项技术使无人机能够自主进行高速避障，并在集群自主导航方面表现出色，其鲁棒性和机动性显著超越了现有解决方案。
十年前，Ilya的一段录音被曝光，揭示了他在大学二年级时就加入了Hinton的门下。在那个Transformer和ChatGPT尚未出现的年代，Ilya已经对深度学习的未来展现出深刻的洞察力。他意识到机器学习是反直觉的，并且预见到了深度学习的巨大潜力，这段录音充分体现了Ilya的远见与清醒，以及他对当今AI时代的到来的准确预言。
