GPT-4 发布，支持图像输入与更长上下文；同年全球大模型竞相涌现，AI 在写作、编程、图像、语音等多模态能力上快速跃迁。

OpenAI 发布 ChatGPT，仅两个月用户破亿，让普通人体验到对话式大模型的强大，掀起全球生成式 AI 浪潮。

谷歌团队提出 Transformer 架构，用自注意力机制替代循环结构，成为此后所有大语言模型（GPT、BERT 等）的共同基石。

DeepMind 的 AlphaGo 以 4:1 战胜围棋世界冠军李世石，展现了深度强化学习的惊人能力，引发全球对 AI 的广泛关注。

由辛顿团队提出的 AlexNet 在 ImageNet 图像识别竞赛中以大幅优势夺冠，证明了深度卷积神经网络与 GPU 训练的强大威力，开启深度学习时代。

IBM 的「深蓝」超级计算机在国际象棋比赛中击败卫冕世界冠军卡斯帕罗夫，是机器在复杂博弈中超越人类的标志性事件。

辛顿等人系统推广反向传播（Backpropagation）算法，使多层神经网络的有效训练成为可能，为现代深度学习奠定了训练方法基础。

弗兰克·罗森布拉特提出感知机——最早的人工神经网络模型之一，能够通过数据自动调整权重进行分类，是后来深度学习的思想雏形。

约翰·麦卡锡、马文·明斯基等学者在达特茅斯学院召开会议，首次使用「人工智能（Artificial Intelligence）」一词，标志着 AI 作为独立研究领域的开端。

艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中提出「机器能思考吗？」，并给出著名的「图灵测试」：如果机器在文本对话中无法被人类区分，则可认为其具有智能。这被视为人工智能哲学与评测的基石。