摘要：扩散模型十年演进（2015-2025） 2015-2025年，扩散模型从理论萌芽发展为AIGC核心底座，彻底颠覆生成式AI格局。基于非平衡热力学原理，扩散模型通过加噪和去噪过程实现高质量生成，解决了GAN的痛点。十年演进分为四个阶段：2015-2017年理论奠基，效果不及GAN；2018-2020年DDPM突破，超越GAN；2021-2023年Stable Diffusion开源引爆产业，扩

2015-2025年，是SAM从传统图像分割的技术积累，到彻底重构计算机视觉分割范式的黄金十年。尽管正式诞生于2023年4月，但其核心思想“通用零样本分割”的技术脉络可追溯至2015年深度学习分割的启蒙阶段。这十年，SAM完成了，中国也从技术跟随者跃升为全球并跑、部分领域领跑的核心创新力量。SAM的核心本质，是Meta AI推出的。

2015-2025年，是ViT（Vision Transformer）完成的范式革命十年。它不仅打破了卷积神经网络对CV领域的长期垄断，更实现了NLP与CV两大AI分支的架构统一，为多模态融合、通用人工智能的发展扫清了核心架构障碍。ViT的核心本质，是。十年间，ViT从仅能在超大规模数据集上勉强超越CNN的学术概念，成长为覆盖图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、3D视觉、多模态生成全场景的通用

2015-2025年，是世界模型（World Model）完成跨越式发展的黄金十年。行业定义的，是AI通过自监督学习构建对物理/虚拟环境的内部表征，精准建模环境的动态转移规律、物理规则与因果关系，实现未来状态的长时序预测、交互结果的模拟推演，最终支撑智能体完成长周期规划、复杂决策与自主行动的AI体系。它让AI拥有了类似人类的“想象力”与“预判能力”，彻底打破了传统AI“被动反应”的局限，是通往通用

多模态大模型十年演进（2015-2025）：从学术萌芽到产业变革 2015-2025年是多模态大模型（MLLM）实现跨越式发展的黄金十年，其核心是以大语言模型（LLM）为统一底座，通过跨模态对齐技术融合文本、图像、视频等多模态数据，完成感知、理解、推理、生成的全链路闭环。十年间，MLLM经历了四次范式跃迁： 启蒙萌芽期（2015-2017）：CNN+RNN架构实现双模态单任务探索，聚焦图像描述、视

视觉大语言模型（VLM）十年演进（2015-2025） VLM在2015-2025年间经历了从单任务学术研究到通用AI核心技术的跨越式发展。通过统一语义空间实现视觉与语言的深度融合，以LLM为推理底座，VLM完成了从图像理解到决策执行的闭环，成为AGI的关键路径。 四大发展阶段： 启蒙期（2015-2017）：CNN+RNN架构实现简单图文对齐，海外垄断核心技术； 成长期（2018-2020）：T

视觉大语言模型十年演进（2015-2025）摘要： 过去十年见证了视觉大语言模型（VLM）从单任务学术研究到通用人工智能核心技术的跨越式发展。2015-2017年为启蒙期，基于CNN+RNN架构实现简单图文对齐；2018-2020年Transformer架构和多模态预训练兴起，实现通用图文表征学习；2021-2023年大模型融合期，LLM成为VLM核心底座，GPT-4V等通用模型爆发；2024-2

视觉大语言模型十年演进（2015-2025）摘要： 过去十年见证了视觉大语言模型（VLM）从单任务学术研究到通用人工智能核心技术的跨越式发展。2015-2017年为启蒙期，基于CNN+RNN架构实现简单图文对齐；2018-2020年Transformer架构和多模态预训练兴起，实现通用图文表征学习；2021-2023年大模型融合期，LLM成为VLM核心底座，GPT-4V等通用模型爆发；2024-2

视觉大语言模型十年演进（2015-2025）摘要： 过去十年见证了视觉大语言模型（VLM）从单任务学术研究到通用人工智能核心技术的跨越式发展。2015-2017年为启蒙期，基于CNN+RNN架构实现简单图文对齐；2018-2020年Transformer架构和多模态预训练兴起，实现通用图文表征学习；2021-2023年大模型融合期，LLM成为VLM核心底座，GPT-4V等通用模型爆发；2024-2

深度强化学习十年演进（2015-2025）摘要 2015-2025年是深度强化学习（DRL）实现跨越式发展的黄金十年，完成了从学术突破到产业落地的完整演进。这十年间，DRL经历了四次范式跃迁：2015-2017年的范式革命启蒙期（DQN、AlphaGo突破游戏场景）、2018-2020年的工程化稳定成长期（PPO、SAC算法成熟，产业试水）、2021-2023年的大模型融合重构期（RLHF成为大模