时隔13年，机器学习界的里程碑——AlexNet源代码终于浮出水面。最近，谷歌的首席科学家Jeff Dean与计算机历史博物馆（CHM）联手，推出了这段历久弥新的代码，为AI研究人员和技术爱好者提供了一个宝贵的学习资源。想知道这份传说中的代码长什么样？现在，你可以通过GitHub的链接直接访问： 。

　　AlexNet的诞生源于2012年，是由多伦多大学的研究生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever以及他们的导师Geoffrey Hinton共同开发的。它标志着计算机视觉的一个新时代，几乎掀起了神经网络研究的热潮。在2012年的ImageNet大赛中，AlexNet以革命性的表现赢得了冠军。此后，神经网络迅速成为研究人员的首选工具，推动了包括合成信号、围棋对弈、语言模拟等一系列技术突破，直到2022年OpenAI推出ChatGPT。

　　Jeff Dean在发布会上表示：‘我们非常高兴能将AlexNet的源代码保存并贡献给计算机历史博物馆。’据悉，相关论文的引用数已超过17万，成为计算机视觉领域最经典的文献之一。HuggingFace的联合创始人Thomas Wolf也指出，代码中的注释提供了独特的历史记录，得以窥见一个开创性神经网络诞生的过程。

　　在刚刚举办的英伟达GTC大会上，黄仁勋强调，AI领域的发展不可离开AlexNet的启示。虽然AI技术的根基可以追溯几十年前，但线年，而这一切都归功于AlexNet的成功。

　　不过，这段代码的问世并非一帆风顺，早在2020年，CHM在与Krizhevsky的接洽中，历经了长达五年的协商，终于授予了发布权。虽然GitHub上早已有不少名为“AlexNet”的代码库，但这一次却是正宗的原汁原味，包含了2012年赢得比赛时的源码和训练参数。

　　如今的AI创新正应运而生，DeepSeek等新兴公司纷纷涌现，推动着行业的发展与变革。因此使用shadowrocket翻墙，AlexNet的开源无疑为后续研究提供了不可多得的启示和借鉴，帮助我们在未知的科技海洋中探索更多的可能。返回搜狐，查看更多