从贝尔曼方程到深度Q网络，从AlphaGo到ChatGPT，再到今天在工业产线上自主学习的机器人，强化学习在过去数十年里完成了从数学理论到驱动新质生产力的蜕变。2025-2026年的最新进展表明，我们正站在一个关键转折点上：强化学习正走出实验室，深入工业核心场景。无论是智元机器人的“真机闭环”，还是徐工汉云的“智能排体”，亦或是学术界在模型效率和离线学习上的突破，都指向一个共同的未来——智能体将不

从贝尔曼方程到深度Q网络，从AlphaGo到ChatGPT，再到今天在工业产线上自主学习的机器人，强化学习在过去数十年里完成了从数学理论到驱动新质生产力的蜕变。2025-2026年的最新进展表明，我们正站在一个关键转折点上：强化学习正走出实验室，深入工业核心场景。无论是智元机器人的“真机闭环”，还是徐工汉云的“智能排体”，亦或是学术界在模型效率和离线学习上的突破，都指向一个共同的未来——智能体将不

从CNN的局部连接，到RNN的时序记忆，再到GAN的对抗生成，最后到Transformer的全局注意力——这四大经典架构共同构成了现代人工智能的骨架。它们并非彼此取代，而是正在走向融合。我们能看到的混合模型用于高效视频理解，也能看到用于更可控的生成任务。随着神经符号计算、脉冲神经网络等新方向的兴起，AI的引擎将变得更加强大。但无论技术如何演进，理解这些经典模型的原理，将始终是我们探索智能世界的最佳

生成对抗网络的魅力，在于它用一个简单而深刻的洞察——对抗产生创造——解决了复杂的数据生成问题。从2014年诞生至今，GAN已经发展成为AI领域最具活力的研究方向之一，在计算机视觉、医学影像、自动驾驶、农业检测等众多领域展现出强大的应用价值。正如伪造者与侦探的博弈推动了防伪技术的进步，生成器与判别器的对抗也推动了AI生成能力的飞跃。在这个人类与AI共同创造的时代，GAN的启示或许不仅限于技术本身——

从最初的《Attention is All You Need》到今天的多模态大模型，Transformer的发展轨迹展示了一条清晰的路径：从专注单一任务到追求通用智能，从处理单一模态到融合多种信息源。Transformer不仅是一系列技术突破，更代表了一种思考AI问题的新范式。随着模型规模不断扩大，能力不断增强，我们正站在一个新时代的门槛上。Transformer及其衍生模型正在重塑我们与机器交互

图是由节点（vertices）和边（edges）组成的数学结构，表示为G = (V, E)，其中V是节点集合，E是边集合。每个节点和边都可以携带特征信息。非欧几里得结构：节点间的连接关系不规则，无法像图像那样定义标准的卷积操作关系型表示：强调实体间的关系而非仅实体本身的特征拓扑重要性：节点间的连接模式（拓扑结构）携带重要信息图神经网络为我们理解和处理复杂关系数据提供了前所未有的能力。从分子结构到社

在这场从狭隘AI走向通用AI的漫长征程中，Transformer已为我们搭建了一座坚实的桥梁，而桥的彼岸，将是更广阔、更智能的未来。：围绕Transformer大模型，形成了从硬件（专用AI芯片）、框架（PyTorch、TensorFlow）、训练技术（分布式并行、混合精度）到应用（提示工程、AI智能体）的完整生态。：Transformer正成为科学发现的新工具。正是这种摒弃递归、完全基于注意力的