欧洲 AI

艾伦·图灵（Alan Turing，1912–1954）是英国数学家，1936年他用抽象机器给“计算”下了定义。1950年他提出“模仿游戏”（即图灵测试），是人工智能的奠基人之一。

总部位于伦敦的人工智能研究机构，2023 年由 DeepMind 与谷歌研究部门的 Brain 团队合并而成，以 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型闻名。

AlphaGo 是 DeepMind 开发的围棋程序，把深度神经网络与蒙特卡洛树搜索结合起来。2016 年它战胜顶尖职业棋手李世石，比赛吸引大量观众，成为学习型系统能力的一个标志性事件。

Stability AI 于 2022 年 8 月 22 日公开发布的开放权重文生图模型，基于潜扩散，可在消费级显卡上运行，让本地生成图像变得容易获得。

欧盟委员会是欧盟的行政机关，负责提出新的法律和政策、监督其实施、管理欧盟预算，并对外代表欧盟谈判协定、协调各成员国的做法。

德国计算机科学家，1997年与塞普·霍赫赖特合著LSTM论文，自1995年起领导瑞士人工智能实验室IDSIA。他也公开提出，部分AI成果的贡献应得到更充分的认可。

德国计算机科学家，与施密德胡伯合作提出了长短期记忆网络（LSTM），用于学习序列数据。他也领导了2024年的xLSTM研究。

英国计算机科学家，1976 年出生，研究强化学习。他领导了 DeepMind 的 AlphaGo 项目，是 2013 年深度 Q 网络论文的作者之一，2025 年创办 Ineffable Intelligence。

戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）是英国 AI 研究者和创业者，DeepMind 联合创始人。他于 2024 年与人共享诺贝尔化学奖，表彰蛋白质结构预测方面的工作。

捷克计算机科学家，word2vec的主要作者。word2vec是2013年提出的一组词向量学习方法，他后来还参与了fastText库的开发。

Arthur Mensch（阿蒂尔·门施）是法国 AI 研究者，曾在 DeepMind 工作，2023 年联合创办 Mistral AI 并任首席执行官。

DeepMind 提出的强化学习智能体，把 Q 学习与卷积神经网络结合，直接从原始像素学会玩雅达利 2600 游戏，在数十款游戏上达到人类水平，且事先不知道游戏规则。

2016年《自然》论文介绍了AlphaGo，它结合深度神经网络与树搜索。2015年10月，其分布式版本以5比0击败职业棋手樊麾，首次在不让子的全尺寸围棋中战胜职业棋手。

DeepMind 开发的围棋程序，不用人类棋谱，只靠自我对弈从随机下法起步学会围棋，几天之内就击败了此前版本的 AlphaGo。

AlphaZero 是 DeepMind 研发的通用棋类系统，2017 年 12 月以预印本形式公布。它只被给定规则，从随机走子开始，在 24 小时内于国际象棋、将棋和围棋上都达到了超越人类的水平。

Stability AI 是一家成立于 2019 年的英国生成式 AI 公司，2022 年因公开发布开放权重图像模型 Stable Diffusion 而广为人知，此后面临关于训练数据的版权诉讼。

BLOOM是BigScience项目于2022年7月12日发布的1760亿参数开放多语言大语言模型，权重依据负责任使用的RAIL许可证提供。

Mistral AI 是 2023 年 4 月在巴黎成立的法国 AI 公司，发布开放权重和商业模型，推出 Le Chat 与 Vibe，并多次大额融资。

Sakana AI 是一家位于东京的 AI 研发公司，2023 年 7 月创立，以演化式模型合并、The AI Scientist 等项目及日语模型 Namazu 为人所知。

Mistral AI 的第一个模型：2023 年 9 月以 Apache 2.0 许可发布的 73 亿参数语言模型，主打用小体量对标大得多的模型。

英国政府于2023年11月设立的人工智能研究机构，最初名为AI Safety Institute，2025年2月更名并转向国家安全与严重犯罪风险。它只做研究与测试，没有监管权。

Mistral AI 于 2023 年 12 月发布的开源权重稀疏混合专家模型：总参数 467 亿，每个词元只用 129 亿，支持 32k 上下文，在多数基准上超过 Llama 2 70B。

Black Forest Labs（黑森林实验室）是德国弗莱堡的 AI 实验室，2024年创立，开发 FLUX 系列图像模型，2025年12月完成3亿美元 B 轮融资。

欧盟人工智能办公室是设在欧盟委员会内部的一个机构，负责推动《人工智能法案》的实施，并直接执行通用人工智能模型的规则；它于 2024 年 2 月设立。

Le Chat 是 Mistral AI 的助手，2024 年 2 月 26 日测试版上线，此后陆续增加搜索、Pro 套餐等功能，2026 年 5 月并入 Vibe。

Mistral Large 是法国公司 Mistral AI 于 2024 年 2 月 26 日发布的首个旗舰级专有模型，拥有 32K token 上下文窗口、五种语言的原生能力和原生的函数调用与 JSON 输出模式。

Mistral AI 的第二代旗舰模型，2024 年 7 月发布，1230 亿参数，128K token 上下文窗口，语言与编程语言覆盖广，权重以研究许可发布。

FLUX.1 是 Black Forest Labs 于2024年8月1日发布的120亿参数文生图（text-to-image）模型系列，分 pro、dev、schnell 三个版本，dev 为开放权重。

FLUX.1 Kontext 是 Black Forest Labs 于 2025 年 5 月 29 日宣布的图像模型系列，可以同时以文字和图片为输入，进行生成与编辑。其开放权重的 dev 版本于 2025 年 6 月发布。

FLUX.2 是 Black Forest Labs 于 2025 年 11 月 25 日发布的图像生成与编辑模型系列，包含托管版本与开放权重版本，支持最高 4 百万像素输出和最多 10 张参考图。

Mistral AI 于 2025 年 12 月发布的旗舰模型，稀疏混合专家架构，总参数 6750 亿，开放权重，支持图像理解与 40 多种语言。

FLUX 3 是 Black Forest Labs 于 2026 年 7 月 23 日宣布的多模态模型系列，涵盖图像、视频、音频和动作预测。其视频模型于 2026 年 8 月 4 日正式开放。

Kolibri-1 是 Aleph Alpha 发布的开源权重混合专家模型，只做德语和英语，总参数 781 亿、每个 token 激活 34.6 亿，上下文窗口超过 100 万 token，权重可装进单张 GPU。

Mistral Large 4 是 Mistral AI 的旗舰开放权重模型，总参数约 1 万亿，上下文窗口为 100 万词元（token），原生支持多模态。2026年10月6日公开预览，同年10月29日发布改进版权重。

德克·金马（Durk Kingma）是机器学习研究者，变分自编码器与 Adam 优化算法的共同作者，先后在 OpenAI、Google Brain / DeepMind 和 Anthropic 从事研究。

伯恩特·博尼奇是 1X Technologies 首席执行官，2014 年以 Halodi Robotics 之名创办该公司，其工作涉及人形机器人与 Revo1 伺服电机。

DeepMind 计算机科学家，第一篇深度 Q 网络（DQN）论文的作者之一；后任 Google DeepMind 首席技术官与 Google 首席 AI 架构师，主持多代 Gemini 模型的发布。

Aleph Alpha 于 2026 年 10 月 3 日发布开放权重模型 Kolibri，以「主权」和德语专精而非原始规模作为主要卖点，面向公共管理、工业与航空航天等关键任务场景。

Verne 是 Rimac 集团旗下公司，正在开发没有方向盘和踏板的两座电动自动驾驶车，并于 2026 年与 Pony.ai、Uber 一起在萨格勒布推出商业无人驾驶出租车服务。

SK 海力士是总部位于韩国的 DRAM 与 NAND 闪存供应商，也是发布全球首款 HBM、并声称完成全部六代 HBM 开发与出货的公司。

位于英格兰曼彻斯特的公立研究型大学，把 1824 年曼彻斯特机械学院的创办算作建校起点，2004 年形成现在的建制；世界上第一台电子存储程序计算机「曼彻斯特 Baby」就建在这里。

伦敦大学学院（UCL）是伦敦市中心的公立研究型大学。辛顿曾任其 Gatsby 计算神经科学研究所创始主任，哈萨比斯曾在该所做博士后，后来联合创办 DeepMind。

洛桑联邦理工学院是瑞士的一所理工科大学，1853 年建校，1969 年改为现名，以教学、研究和创新为三大使命。

位于慕尼黑的公立技术大学，1868年创办。Sepp Hochreiter 1991年的学位论文在这里得出最早的 LSTM 结果，Jürgen Schmidhuber 也在此求学与任教。

西班牙计算机科学家，1983 年出生，共同提出序列到序列学习，领导 DeepMind 的 AlphaStar 研究小组，后任 Gemini 技术负责人，2026 年离职创办 Discovery Loop。

埃马德·莫斯塔克（Emad Mostaque）是英国籍孟加拉裔前对冲基金经理，2019 年创立 Stability AI 并担任 CEO，直至 2024 年 3 月辞职。

瑞士人工智能研究机构，1988 年由达勒·莫勒基金会创办，现为 USI 与 SUPSI 的联合研究所，以长短期记忆（LSTM）等神经网络研究闻名。

英国芯片公司，2016 年成立于布里斯托，设计面向 AI 负载的智能处理器（IPU）；经历大额融资与高额亏损后，2024 年成为软银集团的全资子公司。

Gopher 是 DeepMind 于 2021 年 12 月公布的 2800 亿参数大语言模型，同时被用来研究规模究竟能带来什么、不能带来什么。

Mistral AI 于 2024 年 4 月发布的稀疏混合专家语言模型，总参数 1410 亿，每个词元激活其中 390 亿，以 Apache 2.0 许可开放权重。

Codestral 是 Mistral AI 的代码模型系列，2024 年 5 月首次发布时为 22B 参数、32K 上下文的开放权重模型，此后版本在上下文长度、生成速度和补全质量上继续推进。

Mistral NeMo 是 Mistral AI 与 NVIDIA 于 2024 年 7 月发布的 120 亿参数开放权重模型，支持 128K token 上下文与多语言。

Mistral AI 的第一个多模态模型，把 12B 参数的语言解码器与 400M 参数、从零训练的视觉编码器组合起来，以 Apache 2.0 开放权重，2024 年 9 月发布，2025 年底退役。

Black Forest Labs 于 2024 年 10 月 2 日发布的闭源文生图模型，只通过 API 提供。官方称其出图速度是上一代的 6 倍，并曾在 Artificial Analysis 图像竞技场登上榜首。

Ministral 3B 与 8B 是 Mistral AI 2024 年发布的端侧小模型，支持长上下文、价格低，3B 据称在多数基准上超过 Mistral 7B。

Pixtral Large 是 Mistral AI 于 2024 年 11 月发布的开权重多模态模型，基于 Mistral Large 2，参数约 1240 亿。

Mistral Small 3 是 Mistral AI 于 2025 年 1 月发布的 240 亿参数开源语言模型，以 Apache 2.0 许可发布，主打低延迟，可在单张显卡或笔记本上运行。

Mistral Small 3.1 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月发布的开放权重模型，新增图像理解，上下文窗口扩至 128K token，可在单卡上运行。

Mistral Medium 3 是 Mistral AI 于 2025 年 5 月 7 日发布的专有模型，主打以低得多的价格接近更大竞品的水平，并可在四块 GPU 上自托管。

Magistral 是 Mistral AI 的首批推理模型系列，2025 年 6 月发布开放权重的 Small 与企业版 Medium，支持多语言推理，后经 1.1、1.2 更新并退役。

Voxtral 是 Mistral AI 于 2025 年 7 月 15 日发布的语音理解模型系列，含 240 亿与 30 亿参数两个规模，以 Apache 2.0 许可发布，可转写长音频、就音频内容问答，并按口述意图触发函数调用。

Mistral Vibe 是 Mistral AI 的开源命令行编程助手，2025 年 12 月随 Devstral 2 发布，后来扩展出云端沙箱会话、VS Code 扩展与订阅套餐。

Mistral AI 于 2026 年 4 月发布的 128B 参数开放权重多模态模型，面向智能体与编程任务，曾短暂担任 Le Chat 默认模型，后被 Mistral Large 4 取代。

谢恩·莱格（Shane Legg）是新西兰人工智能研究者、DeepMind 联合创始人之一，参与推广了「通用人工智能」这一说法，并负责该公司的人工智能安全工作。

XRCE 计算机视觉团队参加 ImageNet 挑战赛，2011 年凭高维图像签名、乘积量化与线性 SVM 赢得分类任务；其 Fisher 向量方法在 2010 至 2014 年持续表现强劲。

潜在扩散论文的第一作者，该方法成为 Stable Diffusion 的基础；2024 年与 Andreas Blattmann、Patrick Esser 共同创办 Black Forest Labs，并担任 CEO。

布拉特曼是潜空间扩散论文的第二作者，也是 Stable Diffusion 3 论文共同作者，2024 年共同创办 Black Forest Labs。

帕特里克·埃瑟研究图像与视频生成模型：他是潜在扩散论文的共同作者、Stable Diffusion 3 论文的第一作者，并于 2024 年共同创办 Black Forest Labs。

法国企业家，2016 年与 Clément Delangue、Thomas Wolf 共同创办 Hugging Face，现任首席技术官，参与搭建共享开放模型与数据集的平台，并公开为开源 AI 发声。

托马斯·沃尔夫是 Hugging Face 的联合创始人兼首席科学官，也是 2019 年那篇向研究者和实践者介绍该公司开源 Transformers 库的论文的第一作者。

克莱芒·德朗格是法国企业家，2016年与他人共同创立 Hugging Face 并担任首席执行官，带领公司从聊天机器人应用转型为开放的机器学习平台和模型库。

Bolt 自称欧洲首个多模式出行应用，提供网约车、汽车共享、滑板车以及餐食和杂货配送，并称有超过 2 亿乘客和 450 万通过平台获利的合作伙伴。

蒂莫泰·拉克鲁瓦是 Mistral AI 的联合创始人兼首席技术官，也是 LLaMA 论文与 Mistral 7B 论文的共同作者。

纪尧姆·朗普勒（Guillaume Lample）是 Mistral AI 的联合创始人兼首席科学官，是 LLaMA 论文 14 位作者中的最后一位，并参与撰写了 Mistral 7B 论文。

Codestral Mamba 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月发布的 7B 开源代码模型，用 Mamba 状态空间架构取代 Transformer，以获得线性时间的推理开销。

Mathstral 是 Mistral AI 于 2024 年 7 月 16 日发布的 70 亿参数数学模型，基于 Mistral 7B 构建，专攻数学与 STEM 推理，以 apache-2.0 许可开放权重，现已被列为弃用模型。

Mistral OCR 是 Mistral AI 于 2025 年 3 月 6 日发布的文档理解 API，能识别文档中的文本、表格、公式与媒体，覆盖数千种文字和语言，后来被更新的 OCR 版本取代。

Voxtral TTS 是 Mistral AI 于 2026 年 3 月发布的第一个文本转语音模型，约 40 亿参数，支持 9 种语言、最短 3 秒参考音频的音色克隆，权重开放但限非商业使用。

Robostral Navigate 是 Mistral AI 的首个具身导航模型：80 亿参数，只靠一台普通 RGB 摄像头和一句自然语言指令，就能带动轮式、足式或飞行机器人移动。