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文章以1955年麦卡锡等四人提交达特茅斯会议提案为起点，回顾人工智能学科诞生70年来的关键节点——符号主义与连接主义的兴衰、两次AI寒冬的成因与转机、2012年深度学习崛起、Transformer架构与ChatGPT引发的产业变革，指出AI发展是一条反复冲高与摔落的锯齿线，每一次寒冬皆因承诺跑得比能力快。
Accelerated Understanding由英伟达前AI研究总监Anima Anandkumar联合创立，采用神经算子架构构建支持5万亿推理上下文的物理AI大模型，可一次推演完整4D时空轨迹，其创始人拒绝贝索斯35%股权及超20亿美元融资的普罗米修斯计划招揽。
Transformer的许多关键技术，在一场会议上集体塌房了？！
Transformer 的上限在哪里？这个问题从 2022 年 ChatGPT 问世起，就开始被广泛讨论。
从 2D 像素到 3D 场景 Query，影溯正在尝试把三维内容生产推向可规模化调用的新阶段。
上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit，它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码，通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据，让用户只需给出粗略区域，也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
Transformer之父走了，诺奖得主走了，预训练核心走了——一周内,四个人离开谷歌。最新的一张牌Gemini Spark能挽回谷歌士气吗？
一家只做Transformer专用芯片的创业公司成功流片，连带官宣了一串大进展： 不仅筹集到了8亿美元的资金，还喜滋滋获得了10亿美元的客户大单。
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
最近，谷歌连失两员大将。短短三天内，先是 Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI；紧接着诺贝尔奖得主、AlphaFold 负责人 John Jumper 转投 Anthropic 麾下。