深度学习技术发展简述： 1. **注意力机制与Transformer架构** - 2014年提出注意力机制，解决模型并行训练和梯度消失问题 - 2017年Transformer架构成为转折点，实现完全并行化和高效扩展 - GPT系列模型（2018-2020）展现通用性，通过零样本/少样本完成任务 2. **Scaling Law规律** - 算力、参数量、数据量每增加10倍，损失函数线性下降 - 2020年Scaling Law论文精准预测GPT-4性能 - 揭示"算力碾压人类精巧设计"的AI发展本质 3. **预训练与强化学习结合** - 2022年InstructGPT和ChatGPT通过RLHF提升交互能力 - 强化学习+预训练模型拓展至现实场景，如《星际争霸》 - 未来AGI/ASI需强化学习在适应未知环境中的作用 4. **关键理论突破** - **双下降现象**：过参数化模型进入零损失解空间，自动选择泛化最优解 - **信息压缩理论**：预测过程等同于信息压缩，体现智能本质 - **幂律数据分布**：智能稀有度与算力投入呈指数关系 5. **里程碑事件** - AlphaGo（2016）：围棋领域展现"外星智能" - AlphaGo Zero（2017）：完全依赖自我对弈训练 - DeepSeek R1（2023）：在数学基准AIME表现超越o1模型 6. **技术演进路径** - 从"学习"（预训练）到"搜索"（策略探索）的范式转变 - 高算力强化学习推动模型"个体学习"能力提升 - 每隔数月出现新的技术突破，改变对AI能力的认知边界 （注：原文数据来源及文章出处已去除，保持内容简洁）