2018年谷歌推出的BERT模型开创了自然语言处理新范式。该模型基于Transformer编码器，首次实现双向文本理解，通过"遮字猜词"和"判断连贯"两个预训练任务掌握深层语义。BERT提供BASE和LARGE两种规模，在GLUE等基准测试中表现卓越，部分指标超越人类水平。其突破性在于采用预训练-微调框架，使各类NLP任务可共享基础模型，大幅提升泛化能力。BERT不仅被应用于搜索引擎优化（如谷歌、

NLP技术经历了从低效到高效的突破性发展。传统RNN和LSTM处理序列数据缓慢且效果有限，而2017年提出的Transformer架构通过自注意力机制实现了并行计算，能高效捕捉长距离依赖关系。该架构让AI像人类一样"抓重点"，理解上下文关联，为GPT等大模型奠定了基础。尽管存在计算复杂度高、资源需求大等局限，但通过改进位置编码、注意力机制等方式不断优化，推动了大语言模型的快速发

2010年代深度学习迎来产业应用爆发期，"深度学习三巨头"Hinton、LeCun和Bengio的突破性贡献获得2018年图灵奖。AlexNet（2012）和ResNet（2015）推动计算机视觉发展，GAN（2014）为AIGC奠定基础，TensorFlow/PyTorch等框架降低开发门槛。AlphaGo（2016）战胜李世石成为公众关注里程碑，展示了深度学习在复杂决策中的能力。这些突破推动深

2006-2012年深度学习迎来关键突破期。2006年Hinton团队提出深度信念网络(DBN)，通过分层预训练策略有效解决了深层网络训练难题，奠定理论基础。2012年AlexNet在ImageNet竞赛中以显著优势获胜（错误率15.3% vs 26.2%），其创新性采用GPU并行计算、ReLU激活函数、Dropout和数据增强等技术，引爆了深度学习革命。这两项里程碑式成果分别从理论方法和实际应用

摘要：20世纪80-90年代，深度学习迎来重要突破。杨立昆提出首个商用卷积神经网络LeNet-5，在手写数字识别上取得突破。同时，为解决序列数据处理问题，研究者提出循环神经网络(RNN)及其改进版LSTM、GRU。然而这一时期的AI发展并非一帆风顺，专家系统的商业化失败导致第二次AI寒冬(1987-1993)，神经网络研究虽继续但进展缓慢。这些技术突破为21世纪深度学习的爆发奠定了基础。

摘要：20世纪80-90年代，深度学习迎来重要突破。杨立昆提出首个商用卷积神经网络LeNet-5，在手写数字识别上取得突破。同时，为解决序列数据处理问题，研究者提出循环神经网络(RNN)及其改进版LSTM、GRU。然而这一时期的AI发展并非一帆风顺，专家系统的商业化失败导致第二次AI寒冬(1987-1993)，神经网络研究虽继续但进展缓慢。这些技术突破为21世纪深度学习的爆发奠定了基础。

摘要：20世纪80-90年代，深度学习迎来重要突破。杨立昆提出首个商用卷积神经网络LeNet-5，在手写数字识别上取得突破。同时，为解决序列数据处理问题，研究者提出循环神经网络(RNN)及其改进版LSTM、GRU。然而这一时期的AI发展并非一帆风顺，专家系统的商业化失败导致第二次AI寒冬(1987-1993)，神经网络研究虽继续但进展缓慢。这些技术突破为21世纪深度学习的爆发奠定了基础。

1950-1980 年代是深度学习萌芽期。1950 年，青蛙视网膜神经元刺激选择性反应的发现，为感知机奠定生物基础；1957 年罗森布拉特发明感知机，1958 年造首台硬件感知机并发论文，其确立监督学习范式但仅处理线性问题。1969 年明斯基等指感知机无法解决非线性问题，莱特希尔报告致 1974-1980 年 AI 寒冬，神经网络研究停滞。1974 年沃波斯提反向传播算法未受重视，1986 年鲁梅

1950-1980 年代是深度学习萌芽期。1950 年，青蛙视网膜神经元刺激选择性反应的发现，为感知机奠定生物基础；1957 年罗森布拉特发明感知机，1958 年造首台硬件感知机并发论文，其确立监督学习范式但仅处理线性问题。1969 年明斯基等指感知机无法解决非线性问题，莱特希尔报告致 1974-1980 年 AI 寒冬，神经网络研究停滞。1974 年沃波斯提反向传播算法未受重视，1986 年鲁梅

摘要：AI发展经历了知识期（1970-80年代）和机器学习期（1980年代至今）。知识期以专家系统为核心，虽取得领域成果但面临知识工程瓶颈。机器学习期出现多种流派：符号主义（如决策树）、连接主义（神经网络复兴）、统计学习（SVM等）。统计学习在90年代因理论基础扎实成为主流，与神经网络形成互补。各技术流派交替发展，推动AI不断进步。（149字）