1. 谷歌首席科学家 Jeff Dean 在苏黎世联邦理工学院的演讲中，回顾了 AI 近十五年的发展历程，重点介绍了谷歌在 Transformer、蒸馏、MoE 等技术上的奠基性贡献，并展望了 AI 的未来。

2. 神经网络和反向传播是深度学习革命的两大关键。2012 年，谷歌通过训练大型神经网络（比当时最大网络大 60 倍）证明了规模对模型性能的重要性，并开发了分布式计算系统 DistBelief。

3. 谷歌在 2013 年通过 Word2Vec 展示了词嵌入的高维向量表示，发现了词之间的语义关联和方向性意义。

4. 2014 年，序列到序列学习模型的诞生为机器翻译等任务提供了新思路，同时谷歌开始研发专用于神经网络推理的 TPU（张量处理单元），其性能远超 CPU 和 GPU。

5. 2017 年，Transformer 的提出彻底改变了自然语言处理领域，其并行化和注意力机制显著提升了效率，成为现代大型语言模型的基础架构。

6. 谷歌在稀疏模型（如 MoE）和多模态 Transformer（如图像与文本的统一处理）方面取得了重要突破，进一步扩展了 AI 的应用范围。

7. 2022 年，思维链（CoT）技术的提出显著提升了模型推理能力，而蒸馏技术则实现了大模型知识向小模型的高效迁移。

8. 2023 年，谷歌推出的推测式解码技术通过结合大模型和小模型的优势，进一步提升了推理速度。

9. Jeff Dean 总结道，AI 的未来充满希望，它将深刻影响社会各领域，并让专业知识更易于获取。