神经网络（Neural Networks） 的十年（2015–2025），是从“特定任务的深度学习”向“通用人工智能（AGI）雏形”跨越的十年。

这十年间，神经网络完成了从**感知（看懂/听懂）到认知（思考/决策）再到生成（创造内容）**的质变。

一、 核心演进的三大技术纪元

1. CNN 与特定任务深度学习期 (2015–2017) —— “机器感知的觉醒”

• 核心架构： ResNet (2015)、Inception、RNN/LSTM。

• 技术逻辑： * ResNet 解决了深层网络的梯度消失问题，使神经网络可以堆叠到上百层（ 层甚至更多）。

• CNN 统治视觉领域（ImageNet 识别率超过人类）；RNN 统治语音与翻译。

• 痛点： 神经网络是“碎片化”的，视觉用 CNN，文字用 RNN，不同模态难以打通。

2. Transformer 与“统一场”时代 (2018–2022) —— “注意力的统治”

• 核心架构： Transformer (2017)、BERT (2018)、GPT-3 (2020)、ViT (Vision Transformer, 2021)。

• 技术跨越：

• Self-Attention (自注意力机制)： 神经网络学会了根据上下文自动分配“注意力”权重，不再像 RNN 那样死记硬背。

• 大统一： Transformer 不仅统治了文字，还通过 ViT 占领了视觉，神经网络第一次有了通用的“骨架”。

• 里程碑： 预训练大模型（Foundation Models）出现，AI 开始具备极强的迁移学习能力。

3. 2025 具身智能与多模态原生时代 —— “逻辑推理与物理交互”

• 2025 现状：
• 原生多模态 (Native Multimodal)： 2025 年的神经网络（如 Gemini 2.0、GPT-5 等级）从第一天起就是视频、音频、文本同步训练，具备了人类般的跨感官直觉。
• 推理能力： 通过 思维链 (CoT) 和 强化学习 (o1 系列技术)，神经网络开始具备类似慢思考的推理能力，能够解决复杂的数学和逻辑题。
• 内核级自诊断 (eBPF)： 在万卡集群中，系统工程师（SE）利用 eBPF 实时监控神经元的激活分布与显存带宽。如果某个层级出现计算死循环或梯度异常，eBPF 能在内核态直接干预。

二、 神经网络核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：MoE 与数字免疫系统

在 2025 年，神经网络的架构已经高度“生物化”和“分布式”：

1. 混合专家模型 (MoE - Mixture of Experts)：
   为了解决万亿参数带来的计算压力，2025 年的主流模型不再是每次都激活全身。当你在问数学题时，神经网络只激活负责“逻辑”的专家神经元，计算效率提升了 10 倍以上。
2. eBPF 驱动的“模型哨兵”：
   针对 2025 年复杂的分布式训练环境，SE 利用 eBPF 技术在内核态审计每一个算子（Operator）的执行轨迹。

• 即时容错： 如果万卡集群中某一颗 GPU 出现故障，eBPF 能在微秒内感知到网络包的异常抖动，并在系统层重新路由计算流，确保训练不中断。

3. 世界模型 (World Models)：
   神经网络开始具备物理常识。2025 年的机器人通过内置的生成式神经网络模拟重力、阻力。在执行动作前，它已经在“潜意识”里进行了数千次模拟。

四、 总结：从“仿生零件”到“数字大脑”

过去十年的演进，是将神经网络从一个**“模拟生物视觉的小程序”重塑为“能够理解万物规则、具备逻辑推理并能驱动物理身体的数字大脑”**。

• 2015 年： 你在为神经网络能认出一张猫的照片而惊叹。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计下的多模态大模型，让机器人在现实世界中自主解决复杂的维修任务。