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一位曾参与ChatGPT从0到1建设的人分享了自己十年来的AI历程，包括高中被开除、多次辍学、打过30多份工，并见证了ChatGPT用户爆发式增长的时期，现在正在思考下一个十年的方向。
文章详细回顾了贾扬清在伯克利期间从零开发出深度学习框架Caffe（最初名为Decaf）并选择开源的故事，以及他个人从学生到技术领袖的成长历程。
David Ha和Jürgen Schmidhuber回顾了诸如Transformer、无监督预训练、知识蒸馏和残差网络等基础深度学习技术是如何在1991年的慕尼黑开创的，为当前的人工智能热潮奠定了基础。
深度回顾推理模型从2022年CoT到2024年o1/R1的四年演变，指出真正的分水岭不是推理能力的涌现，而是将推理转化为可计费、可调度的资源。
本文深入探讨了具身智能的概念、思想源头（哲学、认知科学、AI机器人）和历史发展（符号主义的失败与Brooks的包容架构），分析了它与纯粹软件AI的区别及面临的挑战。
本文系统梳理了世界模型（world model）这一概念从1943年Craik的心理隐喻到2024-2026年产业爆发的演进历程，详细介绍了符号AI、深度学习流派（Schmidhuber-Ha、Dreamer系列、JEPA、视频生成方向）的核心理念与代表作品，并指出当前定义混乱、各派竞争的现状。
本文回顾了 Geoffrey Hinton 在神经网络被学术界抛弃的 AI 寒冬中坚持研究长达三十年，最终凭借 AlexNet 在 2012 年 ImageNet 大赛中一举成名，并在 2024 年获得诺贝尔物理学奖的历程。
Sam Altman 在访谈中回忆斯坦福时光、Loopt 创业经历、Y Combinator 如何改变创业环境，以及 OpenAI 如何从一个不受欢迎的想法起步成为 AGI 实验室。
伊利亚·苏茨克维的人物简介，这位俄罗斯出生的AI研究员是OpenAI的联合创始人，并在ChatGPT的开发中发挥了关键作用。
Sabrina Halper 推荐 Dwarkesh Patel 与 Eric Jang 的播客，其中讨论了深度学习进展更多是受计算驱动，而非生物启发。
Yann LeCun 通过列举 Attention、PyTorch 和 AlphaFold 等关键突破起源于蒙特利尔、伦敦和巴黎等地，反驳了硅谷在人工智能创新方面占据主导地位的说法。
DeepMind 回顾 AlphaGo 诞生十周年，强调其在开启现代 AI 时代中的关键作用，以及它对科学研究和通用人工智能（AGI）探索的深远影响。
OpenAI 反思其从一小群研究人员发展到领先 AI 公司的十年历程，突出了包括 Dota 1v1、情感神经元、RLHF 工作、ChatGPT 和 GPT-4 在内的关键里程碑，同时强调了其迭代部署策略在负责任地推进 AI 发展中的重要性。
本文探讨了谷歌 DeepMind 的 MuZero 算法作为“软件2.0”的典型案例，认为尽管深度学习在性能上超越了传统软件，但它仍然依赖于博弈树搜索等经典计算技术。