UC 버클리의 Jonathan Ho 팀이 "노이즈에서 이미지를 복원하는" 방식의 생성 모델을 정식화했다.
OpenAI 가 GPT-2 를 만들고는 "악용 위험이 크다" 며 단계적 공개 방침을 발표했다.
DeepMind 의 AlphaStar 가 스타크래프트 2 에서 프로게이머를 10전 10승으로 이겼다.
구글의 양방향 언어 모델이 등장하고, 곧 구글 검색 품질을 크게 끌어올렸다.
"Attention Is All You Need" 논문이 공개됐다. 오늘날 ChatGPT·Claude·Gemini 전부 이 구조를 쓴다.
마이크로소프트 리서치가 152층짜리 신경망을 성공적으로 학습시켜 ImageNet 을 우승했다.
구글이 자사 딥러닝 프레임워크를 공개하면서 AI 연구의 기반 도구가 민주화됐다.
이안 굿펠로우가 두 신경망을 경쟁시켜 가짜를 만드는 방법을 제안했다.
구글의 Tomas Mikolov 팀이 단어 간 관계를 수학적으로 포착하는 방법을 발표했다.
딥러닝을 쓴 이미지 인식 AI가 기존 방식을 압도하며 업계 지형을 바꿨다.
페이페이 리 교수팀이 1400만장 분량의 이미지 데이터셋을 공개하고 ILSVRC 대회를 만들었다.
NVIDIA 가 GPU 에서 일반 계산을 가능케 하는 CUDA 를 공개했다.
힌턴이 Deep Belief Network 논문으로 다시 신경망을 세상에 되돌려놓았다.
제프리 힌턴·데이빗 루멜하트 등이 신경망을 학습시키는 역전파(Backpropagation) 방식을 Nature 에 발표했다.
Frank Rosenblatt 가 "스스로 분류를 학습하는 기계" 인 퍼셉트론을 발표했다.