从历史深处，
抵达智能前沿。

日期为美国当地签署日。

特朗普签署 AI 用语更名行政令

特朗普要求美国行政部门将官方用语 AI 改称 SI，并宣布企业自愿安全承诺及拟议监督委员会。

来源 / 详情：白宫行政令 ↗ · 法新社报道 ↗ · 美联社报道 ↗

DeepSeek-V4 预览版发布

DeepSeek 发布并开放 V4 预览版，提供百万 token 上下文和思考、非思考两种模式。

来源 / 详情：DeepSeek 公告 ↗

AuditBench 对齐审计评测公开

Anthropic 用植入隐藏行为的模型检验审计工具和调查智能体，将发现模型隐蔽行为的能力纳入可重复评测。

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GPT-5.4 发布

OpenAI 发布面向专业工作的 GPT-5.4，整合推理、编程与工具操作能力。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

SIMA 2 引入推理与新环境泛化

SIMA 2 结合 Gemini 推理，在三维世界中理解目标、规划行动，并测试向未见游戏和生成世界的技能迁移。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

GPT-5 发布

OpenAI 发布 GPT-5，将快速回答与深入推理结合，提升编程和复杂任务能力。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

Genie 3 实时交互世界模型

Genie 3 生成可实时操作、保持一定场景一致性的虚拟世界，为智能体的环境模拟与训练拓展研究方向。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

美国发布 AI 行动计划

白宫公布 AI 行动计划，围绕创新、基础设施及国际合作提出联邦政策措施。

来源 / 详情：白宫公告 ↗

Gemini Deep Think 达到 IMO 金牌水平

高级研究版本以自然语言在竞赛时限内解出五道 IMO 题，获官方评定 35 分，推进复杂数学问题的多步推理。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

AlphaEvolve 自动算法发现

DeepMind 将语言模型、自动验证和进化搜索结合，发现并优化算法，探索由 AI 辅助推进科研与计算效率。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

METR 长任务能力评测

METR 以专家完成任务所需时间衡量 AI 的任务跨度，并关联成功率，为评估多步骤软件任务中的自主能力提供方法。

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Gemini Robotics 面向物理世界

Google 推出视觉语言行动模型及具身推理模型，将多模态理解接入机器人控制，探索对新物体与任务的适应。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

Claude Code 智能编程预览

Anthropic 发布 Claude Code 研究预览，让模型在终端中阅读代码、修改文件和运行测试，推动自主完成工程任务。

来源 / 详情：Anthropic 公告 ↗

Operator 智能体研究预览

OpenAI 推出可操作浏览器执行任务的 Operator，探索从对话回答走向行动执行。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

DeepSeek-R1 发布

DeepSeek 发布推理模型 R1 及蒸馏模型，开放权重和技术报告，推动开放推理模型发展。

来源 / 详情：DeepSeek 公告 ↗

DeepSeek-V3 发布

DeepSeek 发布 V3，采用混合专家架构，推动模型训练效率与开放权重生态发展。

来源 / 详情：DeepSeek 更新日志 ↗

MCP 模型上下文协议开源

Anthropic 开源 MCP，统一连接模型、数据和工具的接口，降低智能体接入不同真实工作环境的成本。

来源 / 详情：Anthropic 公告 ↗

蛋白质计算研究获诺贝尔化学奖

Baker、Hassabis 与 Jumper 因蛋白质设计和结构预测获奖，体现计算与 AI 对生命科学的贡献。

来源 / 详情：诺贝尔奖公告 ↗

神经网络研究获诺贝尔物理学奖

Hopfield 与 Hinton 获奖，人工神经网络和机器学习的基础性贡献受到表彰。

来源 / 详情：诺贝尔奖公告 ↗

OpenAI o1 预览版发布

OpenAI 发布 o1-preview，通过增加回答前的推理过程改善复杂科学、数学和编程任务。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

欧盟《AI 法案》生效

欧盟《AI 法案》正式生效，以风险分级建立 AI 监管框架，相关义务分阶段实施。

来源 / 详情：欧盟委员会 ↗

AlphaProof 数学推理达到银牌水平

AlphaProof 与 AlphaGeometry 2 借助人工形式化解出四道 IMO 题；解题用时不同于竞赛，推进可验证数学推理。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

大语言模型概念特征解析

Anthropic 在 Claude 3 Sonnet 中识别大量可解释概念特征，并研究特征干预与行为变化，推进模型内部机制研究。

来源 / 详情：研究公告 ↗

GPT-4o 发布

OpenAI 发布统一处理文本、视觉和音频的 GPT-4o，展示实时多模态交互能力。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

SIMA 跨虚拟世界执行指令

SIMA 根据屏幕图像与自然语言指令，使用键鼠在多种三维游戏中执行任务，检验交互能力向新环境泛化。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

Claude 3 系列发布

Anthropic 发布 Claude 3 系列，引入图像理解并提升推理、编程等任务表现。

来源 / 详情：Anthropic 公告 ↗

Genie 可交互世界模型论文

DeepMind 从无动作标签的视频学习生成可控的虚拟环境，为训练能够与世界互动的智能体探索新路径。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Sora 视频生成研究公布

OpenAI 展示可生成最长一分钟视频的 Sora，推动文生视频与视频模型研究。

来源 / 详情：技术报告 ↗

Gemini 1.5 百万上下文预览

Google 向部分开发者提供百万 token 上下文预览，让模型联合处理长文档、代码和多模态内容，扩展复杂任务理解。

来源 / 详情：Google 公告 ↗

《布莱切利宣言》发布

首届全球 AI 安全峰会发布宣言，推动各方共同识别和研究前沿 AI 风险。

来源 / 详情：英国政府 ↗

SWE-bench 真实软件任务评测

SWE-bench 用真实 GitHub 问题检验代码库理解、跨文件修改与问题解决能力，推动智能体面向完整工程任务。

来源 / 详情：原始论文 ↗

RT-2 视觉语言行动模型

RT-2 联合网络知识与机器人数据学习，将视觉和语言理解转化为机器人动作，探索语义知识向物理任务迁移。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

Llama 2 开放权重

Meta 发布 Llama 2，在许可条件下开放研究和商业使用，推动大模型的开放生态。

来源 / 详情：Meta 公告 ↗

DPO 直接偏好优化提出

DPO 直接用偏好数据优化语言模型，简化对齐训练，让模型行为适配更容易实现。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Voyager 开放式技能积累

Voyager 在 Minecraft 中自动探索、生成可执行代码并积累技能库，探索智能体持续学习和复用经验。

来源 / 详情：原始论文 ↗

阿里通义千问发布

阿里云推出通义千问，计划接入钉钉等产品并向企业提供大模型服务。

来源 / 详情：阿里巴巴公告 ↗

百度文心一言发布

百度发布文心一言并开启邀请测试，推动国产大模型产品和企业应用布局。

来源 / 详情：百度发布稿 ↗

GPT-4 发布

OpenAI 发布支持图像与文本输入的 GPT-4，提升复杂指令理解和多项任务表现。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

Toolformer 学习调用工具

Toolformer 以自监督方式学习何时、如何调用计算器和搜索等 API，让语言模型借助外部工具完成任务。

来源 / 详情：原始论文 ↗

DreamerV3 跨领域世界模型学习

DreamerV3 以统一算法配置在多种任务中分别学习世界模型，并通过想象未来改善策略，降低跨领域应用的调参需求。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Constitutional AI 原则对齐

Anthropic 利用明确原则、模型自我修订和 AI 反馈训练助手，探索扩大智能系统监督与对齐的能力。

来源 / 详情：原始论文 ↗

ChatGPT 研究预览上线

OpenAI 向公众开放对话式 AI ChatGPT，推动生成式 AI 进入大众日常使用场景。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

ReAct 结合推理与行动

ReAct 让语言模型交替生成推理和外部操作，并依据反馈更新计划，奠定许多工具型智能体的工作方式。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Stable Diffusion 公开发布

Stable Diffusion 开放模型权重，推动文生图工具的本地部署和社区创作生态。

来源 / 详情：Stability AI 公告 ↗

Gato 通用智能体研究公开

Gato 以同一网络和权重处理游戏、图像描述、对话及机械臂控制，探索跨模态、跨任务的统一行动策略。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Chinchilla 计算最优训练研究

DeepMind 指出模型参数和训练数据应随算力共同扩展，为在固定预算下训练更强模型提供重要依据。

来源 / 详情：原始论文 ↗

InstructGPT 人类反馈训练论文

OpenAI 将示范、偏好比较与强化学习结合，使模型更好地遵循指令，推动通用语言模型成为可用的助手。

来源 / 详情：原始论文 ↗

思维链提示论文公开

思维链提示用中间推理步骤改善数学、常识和符号推理表现，为大语言模型处理复杂问题提供重要方法。

来源 / 详情：原始论文 ↗

基础模型研究范式系统化

斯坦福研究者以“基础模型”概括大规模预训练后适配多任务的范式，系统讨论其通用能力、应用与风险。

来源 / 详情：研究报告 ↗

GitHub Copilot 技术预览

GitHub 推出 Copilot 技术预览，将代码补全和函数生成带入开发者的编辑器。

来源 / 详情：GitHub 公告 ↗

LoRA 低成本适配大模型

LoRA 通过训练少量低秩参数适配大模型，降低不同任务和领域的微调成本，扩大通用模型的可用范围。

来源 / 详情：原始论文 ↗

DALL·E 文生图研究公布

OpenAI 展示 DALL·E，根据自然语言描述生成图像，拓展文本与视觉结合的生成能力。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

CLIP 连接视觉与自然语言

OpenAI 用图文配对学习共享表示，使模型通过语言描述迁移到新的视觉分类任务，推进多模态与零样本泛化。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗ · 原始论文 ↗

AlphaFold 2 蛋白质预测突破

DeepMind 公布 AlphaFold 2 在 CASP14 的成果，显著提高蛋白质结构预测准确度。

来源 / 详情：DeepMind 公告 ↗

GPT-3 论文公开

1750 亿参数的 GPT-3 展示少样本学习能力，推动通过提示完成多种语言任务。

来源 / 详情：原始论文 ↗

RAG 检索增强生成论文公开

RAG 将语言生成与外部知识检索结合，让模型能够利用可更新的信息，为知识密集型任务提供重要方法。

来源 / 详情：原始论文 ↗

语言模型规模定律提出

Kaplan 等人量化模型规模、数据和训练算力与损失的关系，为大模型资源分配和能力扩展提供经验依据。

来源 / 详情：原始论文 ↗

MuZero 学习模型并规划

MuZero 学习与奖励和决策有关的环境模型，再结合搜索完成多种游戏任务，推进未知环境中的规划研究。

来源 / 详情：原始论文 ↗

ARC 抽象与推理评测提出

Chollet 提出 ARC，以少量示例下的新颖抽象任务检验技能获取和泛化能力，推动对通用智能的评测研究。

来源 / 详情：原始论文 ↗

GPT-2 首次公布

OpenAI 公布 GPT-2，并因误用风险分阶段释放模型权重，引发生成式 AI 安全讨论。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

BERT 论文公开

Google 提出双向 Transformer 预训练模型 BERT，提升多项自然语言理解任务的表现。

来源 / 详情：原始论文 ↗

GPT 生成式预训练

OpenAI 展示先预训练、再微调的 Transformer 语言模型，开启 GPT 系列。

来源 / 详情：OpenAI 公告 ↗

World Models 世界模型研究

Ha 与 Schmidhuber 学习环境的压缩表示和动态，并在模型生成的环境中训练策略，探索基于内部世界模型的行动。

来源 / 详情：原始论文 ↗

AlphaZero 跨棋类自我博弈

同一 AlphaZero 算法分别通过自我博弈掌握围棋、国际象棋和将棋，展示学习方法跨任务复用的潜力。

来源 / 详情：原始论文 ↗

PPO 强化学习算法公开

PPO 用简洁的策略更新方法改善强化学习训练，后来成为 InstructGPT 等人类反馈训练流程的组成部分。

来源 / 详情：原始论文 ↗ · InstructGPT 论文 ↗

Transformer 架构提出

《Attention Is All You Need》提出以注意力为核心的 Transformer，奠定现代大模型的架构基础。

来源 / 详情：原始论文 ↗

从人类偏好学习奖励

研究者利用人类对行为片段的比较训练奖励模型，为 RLHF 和更符合人类意图的智能系统提供方法基础。

来源 / 详情：原始论文 ↗

MAML 元学习实现快速适应

MAML 跨任务训练易于微调的模型初始化，使模型用少量新样本和更新步骤适应新任务，推进“学会学习”。

来源 / 详情：原始论文 ↗

DNC 可微分神经计算机

DeepMind 将神经网络与外部记忆矩阵结合，学习图结构、路径和关系推理，扩展处理结构化任务的能力。

来源 / 详情：Nature 论文 ↗

AlphaGo 击败李世石

DeepMind 的 AlphaGo 以 4∶1 战胜李世石，展示深度学习、搜索与强化学习的结合。

来源 / 详情：DeepMind ↗ · 对局记录 ↗

ResNet 残差网络论文公开

何恺明等人通过残差连接改善深层网络训练，使更深的模型易于优化，成为后续大型网络的重要组件。

来源 / 详情：原始论文 ↗

TensorFlow 开源

Google 开源 TensorFlow，让神经网络训练工具更广泛地进入科研与工程实践。

来源 / 详情：Google 公告 ↗

神经图灵机连接外部记忆

神经图灵机将可读写记忆与神经网络结合，从示例学习复制、排序等简单算法，探索可学习的程序与记忆。

来源 / 详情：原始论文 ↗

Seq2Seq 端到端序列学习

Sutskever 等人以编码器和解码器学习序列到序列的映射，为翻译、对话及多种生成任务提供统一框架。

来源 / 详情：原始论文 ↗

神经机器翻译引入注意力

Bahdanau 等人让模型在生成译文时动态关注输入片段，为后续注意力模型与 Transformer 提供重要基础。

来源 / 详情：原始论文 ↗

GAN 生成对抗网络

Goodfellow 等人提出生成器与判别器对抗训练框架，开拓生成模型研究。

来源 / 详情：原始论文 ↗

DQN 深度强化学习论文公开

DeepMind 用同一学习方法从像素和奖励学习多种 Atari 游戏，将感知与决策结合为可复用的学习框架。

来源 / 详情：原始论文 ↗

日期为 NIPS 2012 的 Spotlight 报告日。

AlexNet 论文亮相 NIPS

AlexNet 论文展示 GPU 训练的深层卷积网络及 ImageNet 竞赛突破，推动视觉领域转向深度学习。

来源 / 详情：NIPS 论文 ↗ · 会议日程 ↗

Watson 赢得《危险边缘》

IBM Watson 在电视问答赛中击败两位人类冠军，展示自然语言处理与知识检索能力。

来源 / 详情：IBM 历史档案 ↗ · 卡内基梅隆大学 ↗

日期为 CVPR 2009 开幕日；论文发表于本届会议。

ImageNet 数据集论文

ImageNet 在 CVPR 介绍大规模分层图像数据库，为视觉模型训练和评测提供重要基础。

来源 / 详情：CVPR 论文 ↗

通用智能形式化定义预印本

Legg 与 Hutter 将跨环境达成目标的能力形式化，为讨论和衡量机器的通用智能提供理论框架。

来源 / 详情：原始论文 ↗

深度信念网络训练方法

Hinton 等人提出深度信念网络的逐层训练方法，推动深层神经网络研究复兴。

来源 / 详情：原始论文 ↗

AIXI 通用智能理论

Hutter 将通用归纳与序贯决策结合为 AIXI，为通用智能建立形式化理论基准；原始模型不可直接计算。

来源 / 详情：原始论文 ↗

LeNet-5 文档识别论文

LeCun 等人总结 LeNet-5 与梯度学习方法，展示卷积网络在手写数字和支票识别中的应用。

来源 / 详情：IEEE 论文 ↗

LSTM 长短期记忆网络

Hochreiter 与 Schmidhuber 提出 LSTM，改善循环神经网络学习长期依赖的能力。

来源 / 详情：原始论文 ↗

深蓝赢得国际象棋对抗赛

IBM 深蓝以 3.5∶2.5 战胜卡斯帕罗夫，成为首个在正式对抗赛中击败现任世界冠军的计算机。

来源 / 详情：IBM 历史档案 ↗ · IBM 1997 年报 ↗

反向传播经典论文

Rumelhart、Hinton 与 Williams 发表反向传播论文，推动多层神经网络的训练与应用。

来源 / 详情：Nature 论文 ↗

原始期刊只标注 1982 年 9 月，具体日未详。

XCON 专家系统论文

麦克德莫特总结已用于 DEC 生产的 R1/XCON 系统，展示规则推理的商业价值。

来源 / 详情：原始论文 ↗

日期为 ICOT 正式成立日。

ICOT 成立，推进第五代计算机计划

日本成立 ICOT，以知识处理和并行推理推进第五代计算机计划，探索面向智能的计算体系。

来源 / 详情：日本信息处理学会 ↗ · 项目负责人回顾 ↗

日期依据 SRI 历史档案标注；研究持续于 1966—1972 年。

Shakey 移动机器人研究

SRI 开展 Shakey 研究，将环境感知、路径规划与动作执行结合到移动机器人中。

来源 / 详情：SRI 档案 ↗

日期为 ACM 标注的论文发表日。

ELIZA 论文发表

魏泽鲍姆介绍基于关键词和规则的对话程序 ELIZA，成为早期聊天机器人的代表。

来源 / 详情：ACM 论文 ↗

感知机公开演示

罗森布拉特演示可从样本学习分类的感知机，推动早期人工神经网络研究。

来源 / 详情：康奈尔大学 ↗ · 演示报道档案 ↗

日期为研讨会开始日，依据麦卡锡邀请函。

达特茅斯暑期研讨会

研究者在达特茅斯聚集讨论机器智能，成为 AI 作为研究领域的标志性起点。

来源 / 详情：达特茅斯 ↗ · 邀请函档案 ↗

“人工智能”研究提案

麦卡锡等人提交达特茅斯暑期研究提案，在标题中使用“人工智能”一词。

来源 / 详情：原始提案 ↗

日期为 Oxford 标注的期刊发表日。

图灵测试提出

图灵发表《计算机器与智能》，以“模仿游戏”讨论如何判断机器的智能。

来源 / 详情：Oxford 论文 ↗