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深度学习自2012年AlexNet在ImageNet夺冠后引发范式转移，核心是用多层神经网络自动学习层次化特征。其成功依赖大数据、大算力、大模型三大支柱，关键架构从CNN、RNN演进到Transformer，催生大语言模型等应用。深度学习同时改变了工业界和科学界，如AlphaFold预测蛋白质结构，但革命远未结束，正重新定义智能本质。

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文章总结： 深度学习自2012年AlexNet在ImageNet夺冠后引发范式转移，核心是用多层神经网络自动学习层次化特征。其成功依赖大数据、大算力、大模型三大

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文章总结： 姚顺雨在《AI的下半场》中指出AI发展已从上半场的新方法开发转向下半场的定义问题。强化学习通过语言与推理实现泛化，使AI能解决软件开发、数学题等多样

前言
随着深度神经网络模型的性能增加，神经网络的深度越来越深，接踵而来的是深度网络模型的高存储高功耗的弊端，严重制约着深度神经网络在资源有限的应用环境和实时在线