从感知机到 GPT 的关键技术、框架、公司与硬件
Pierre François Verhulst 提出逻辑方程，为 sigmoid 函数奠定数学基础
Frank Rosenblatt 发明感知机，第一个可学习的神经网络模型
多元线性回归广泛应用，最小二乘法理论成熟
逻辑回归正式提出；统计学习理论发展，偏差-方差权衡与正则化理论基础确立
Breiman 等人提出 CART，奠定现代决策树基础
Quinlan 引入 ID3（信息增益）；Rumelhart 等人推广反向传播算法
SVM、随机森林、Boosting、贝叶斯方法成熟，机器学习作为独立领域确立
Hinton 提出 Deep Belief Network，深度学习概念重新进入主流
ImageNet 数据集发布（李飞飞团队），为大规模视觉识别竞赛奠定基础
IBM Watson 在 Jeopardy! 中击败人类冠军
AlexNet 赢得 ImageNet，深度学习革命正式开启；Word2Vec 发布
Torch 开源；深度强化学习（DQN）在 Atari 游戏超越人类
GAN（生成对抗网络）提出；VGG、GoogLeNet 等关键架构涌现；Adam 优化器发布
ResNet 解决深度网络退化问题；TensorFlow 开源；AlphaGo 击败李世石
Keras 发布，极大降低深度学习入门门槛
PyTorch 开源，以动态图设计赢得学术界青睐
"Attention Is All You Need" — Transformer 架构诞生，彻底改变 NLP
BERT（双向预训练）、GPT-1（生成式预训练）；ELMo 引入上下文化词向量；Hugging Face Transformers 开源
GPT-2 展示强大文本生成能力（一度因风险拒绝公开）；XLNet、RoBERTa 等 BERT 变体涌现；T5 统一文本到文本框架
GPT-3（175B 参数）展示 In-Context Learning；DALL·E 开创文生图；ViT 将 Transformer 引入计算机视觉
CLIP 连接文本与图像；Stable Diffusion 引领开源生图浪潮；GitHub Copilot 发布（AI 编程助手元年）
ChatGPT 引爆全球 AI 应用浪潮；Stable Diffusion、Midjourney 民主化图像生成；Whisper 开源语音识别；DALL·E 2 发布
GPT-4 多模态；Claude 1/2 发布；Llama 开源引发开源 LLM 浪潮；RAG 架构成熟；LangChain 生态爆发；MCP 协议提出
GPT-4o 端到端多模态；Claude 3.5 系列发布；Gemini 多模态理解；Sora 视频生成；MCP 协议铺开；Claude Code 引领 AI 编程 Agent 赛道
DeepSeek-R1 开源推理模型；AI Agent 大规模落地；claw-code 等 Agent 框架爆发；端侧推理进入生产化（LiteRT）；多 Agent 协作标准化
Agent 技能框架（superpowers）定义 AI 开发方法论；托管式 Agent 平台兴起；本地推理成为标配（Ollama 167K stars）；Claude Code 生态成熟