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封面圖
北京的護城河公共綠道，位於鼓樓附近。（via visuals_china@instagram[6]）
神經網路演算法的發明者
那篇文章的結尾是，2012年一支加拿大團隊使用神經網路演算法，奪得了 ImageNet 比賽冠軍。
今天就來說說，這支加拿大團隊的故事。
大家看了就知道了，神經網路演算法是怎麼誕生的，背後的推手又是誰。
（1）傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton，1947-）
辛頓出生於英國，後移居加拿大。他是神經網路演算法的奠基人和主要發明者。
神經網路的概念，是上世紀40年代後期提出的（提出人不是辛頓）。當時的想法是，既然人類透過神經網路進行思考，那麼只要讓機器模擬神經網路，機器就能思考了。
但是，那只是一個概念，並沒有具體的演算法。機器怎麼模擬思考，人們並不知道。
1984年，辛頓在加州大學擔任博士後，與兩個同事一起提出了反向傳播演算法。
這個演算法可以建立多層網路，產生一個輸出結果，讓神經網路變成了現實，也是後來更高階演算法的基礎。
由於它需要多層計算，後一層在前一層的結果上學習，所以被稱為“深度學習”，辛頓因此成為“深度學習之父”。
辛頓後來因為這個貢獻，獲得了圖靈獎（2018年）和諾貝爾物理學獎（2024年）。
（2）楊立昆（1960-）
楊·安德烈·勒坎（Yann André Le Cun，中文名楊立昆）是法國人。上個世紀80年代，他是多倫多大學博士後。
這一時期，辛頓也來到了多倫多大學任教，擔任他的指導教師。
所以，楊立昆是辛頓的大弟子，繼承和發展了辛頓的演算法。他的主要成就是，為神經網路引入了卷積演算法，並且做出了第一個有實際用途的神經網路。
1990年代，他用神經網路識別銀行支票的手寫數字，成功獲得了企業的採用。
但是，這個應用也暴露了卷積神經網路的弱點：它需要大量樣本的訓練，耗費巨大的算力。銀行支票只需要識別10個阿拉伯數字，如果是更多樣化的場景，當時的計算能力難以做到。
學術界因此認為，卷積神經網路只適用特定的、計算量較小的場景，不具備推廣的價值。這導致這種演算法，以及辛頓和楊立昆，被冷落了二十年。
這二十年，楊立昆一直混跡於企業實驗室和大學教研室。等到世界重新認識卷積神經網路，他在2018年與辛頓一起獲得了圖靈獎，現在是 Meta 公司的副總裁和 AI 首席科學家。
（3）亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky，1986-）
亞歷克斯·克里澤夫斯基是烏克蘭人，少年時隨家人移民到加拿大。2007年，他進入多倫多大學，成為辛頓的博士生。
這時距離楊立昆提出卷積神經網路，已經過去快20年了。辛頓始終沒忘記它，他鼓勵亞歷克斯和稍後要提到的伊爾亞·蘇茨克維，使用這種演算法，去挑戰李飛飛的 ImageNet。
亞歷克斯就寫了一個程式，用 ImageNet 的1500萬圖片，來訓練他的卷積神經網路。但是，計算量太大了，他的個人計算機根本跑不動，他就買了兩塊 Nvidia 顯示卡，每天24小時一刻不停地運算。
事實證明，卷積神經網路+大訓練集+高速計算硬體，超過了其他一切已知的演算法。最終，他們的三人團隊以巨大優勢，奪得了2012年第三屆 ImageNet 演算法比賽冠軍。
這件事轟動了業界，各大網際網路公司紛紛邀請辛頓和他的學生加入。百度也伸出橄欖枝，邀請辛頓擔任首席科學家，但是最後輸給了谷歌。
2013年，谷歌以4400萬美元收購了辛頓成立的空殼公司，將辛頓、亞歷克斯、伊爾亞三個人一起招入麾下。
2017年，亞歷克斯辭職，現在一家創業公司研究 AI 技術。
（4）伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever， 1986-）
伊爾亞·蘇茨克維出生於前蘇聯，後去了以色列，然後來到加拿大。他是亞歷克斯·克里澤夫斯基在多倫多大學的博士同學，也是辛頓的博士生。
他與亞歷克斯組成團隊，共同贏得了2012年的 ImageNet 演算法比賽。辛頓作為指導老師，也是團隊一員。
他在2013年跟隨辛頓加入谷歌，2015年辭職，成為 OpenAI 的聯合創始人和首席科學家，後來是 ChatGPT 的主要作者之一。2024年，他離開 OpenAI，現在創立了自己的 AI 公司。
（5）安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy，1986-）
安德烈·卡帕斯出生於斯洛伐克，15歲隨家人來到加拿大，在多倫多大學讀完了本科。
他跟伊爾亞·蘇茨克維很可能大學裡就認識。但是，他沒在多倫多大學讀博士，而是去了斯坦福大學，指導老師就是李飛飛。
他的方向也是卷積神經網路，博士期間開設了斯坦福大學第一門深度學習課程，擔任主講。
2015年，他跟隨伊爾亞一起加入 OpenAI，成為主要研究人員。
2017年，他離開 OpenAI，去了特斯拉，擔任特斯拉 AI 總監，2022年離職。
（6) 總結
上面五人是神經網路演算法的主要創立者和推動者。沒有他們，就不會有今天的 AI 大模型。
但是，單單靠他們的演算法，AI 不會成功。因為演算法需要大量的資料進行訓練，而訓練需要高速計算的硬體。這三者缺一不可。
只有等到2012年，才萬事俱備。神經網路演算法 + 李飛飛的 ImageNet 訓練集 + Nvidia 高速顯示卡，同時出現了。
歷史於是翻開了新的一頁，AI 時代正式來臨。
科技動態
（1）一家深圳公司推出了，可能最炫酷的樹莓派機箱[8]。
它自帶機箱顯示屏、RGB 燈光、風扇、NVMe SSD 擴充套件板，很適合用作 NAS 和 AI 邊緣計算。
（2）芬蘭嘗試在馴鹿的鹿角[9]，塗上熒光粉。
這是為了方便司機在夜間看到馴鹿，目前每年在芬蘭公路上被撞死的馴鹿有4000頭。
（3）線上會議軟體 Google Meet，推出即時語音翻譯[10]，首先提供西班牙語版本。
線上會議時，對方說西班牙語，你聽到的卻是英語，而且聲音、語調和情感都不變。
（4）義大利開源硬體公司 Arduino，研發出了可降解 PCB[11]（電路板），減輕對環境的汙染。
這種可降解電路板，將電路印刷在植物亞麻材料上，而不是傳統的玻璃纖維和樹脂。
不過，電路板上的銅無法降解，需要在丟棄電路板之前先回收。
（5）一家美國創業公司，準備發射衛星，將 AI 機房建在太空[12]。
它依靠24小時的太陽能供電，也不用擔心散熱。
該公司希望透過這種方法，解決 AI 伺服器的耗電和冷卻問題。
文章
1、手機的 Linux 桌面環境[13]（英文）
作者出門不帶筆記本，只帶手機，再配上藍牙鍵盤和 AR 眼鏡。
他的安卓手機在獲取 root 許可權後，透過 chroot 安裝了 Linux 發行版，從而可以執行桌面環境。
2、AI 應用的核心邏輯[14]（英文）
作者提出，AI 應用（AI agent）的核心邏輯只需要9行程式碼。
3、瀏覽器預設遮蔽的埠[15]（英文）
你可能不知道，瀏覽器無法開啟下面的網址
localhost:6000，原因是6000是瀏覽器預設遮蔽的埠。4、推薦 RustDesk 遠端桌面[16]（英文）
Mac 電腦訪問 Windows 電腦，一種方法就是使用遠端桌面，作者推薦遠端桌面工具 RustDesk。
5、HTML
<dialog> 的 CSS 技巧[17]（英文）HTML 有一個原生的彈窗元素
<dialog>，本文介紹兩個配套使用的 CSS 技巧。6、Git 配置詳解[18]（英文）
本文詳細解釋 Git 配置命令 git config 的幾個最常見的設定。
工具
1、Pyrefly[19]
Meta 公司釋出的 Python 程式碼的型別檢查器，參見介紹文章[20]。
2、Zen Browser[21]
新發布的一個開源瀏覽器，基於 Firefox，國外評價非常高，使用體驗好，參見介紹文章[22]。
3、xtool[23]
Xcode 的替代品，在 Linux/Win/macOS 開發 iOS 應用。
4、Zero Convert[24]
線上批次轉換檔案，基於 WebAssembly 技術，完全本地完成，還可以編輯圖片。（@xiaoshangmin[25] 投稿）
5、耗子面板[26]
Go 語言開發的伺服器管理面板。（@devhaozi[27] 投稿）
6、Goravel[28]
Go 語言的 Web 開發框架，與 PHP 的 Laravel 框架保持一致，方便快速上手。（@devhaozi[29] 投稿）
7、OpenSpeedy[30]
開源的遊戲變速工具，透過調整 Windows 系統時間函式來實現遊戲速度變化。（@game1024[31] 投稿）
8、SimonAKing-Gallery[32]
後端的 JS 相簿應用，瀑布流展示圖片，指定圖片目錄，直接執行即可。（@SimonAKing[33] 投稿）
9、Jwno[34]
網友開源的 Windows 10/11 平鋪視窗管理器，鍵盤驅動。（@agent-kilo[35] 投稿）
10、星河小程式[36]
滴滴公司開源的跨平臺開發框架，支援將小程式打包成為安卓、iOS、鴻蒙和 Web 四個平臺的原生 App。（@dos1in[37] 投稿）
AI 相關
1、aTrain[38]
一個跨平臺、圖形介面的自動語音識別工具，基於 Whisper 模型，支援識別50多種語言，參見介紹文章[39]。
2、AI Image Editor[40]
線上的免費影像處理工具，提供多種 AI 功能，比如圖片增強、去除水印、風格轉換等十幾種。（@worminone[41] 投稿）
資源
1、萬物博物館[42]
一個跨平臺的桌面軟體，將維基百科變成一個虛擬博物館。
每件展品與維基百科的一篇文章相對應，牆上的畫框就是文章圖片，講解牌就是文章內容。
走廊則根據文章的連結通向其他展廳，有幾乎無限的展廳可以參觀。
圖片
1、《星球大戰》的機器人[43]
《星球大戰》的第一部電影，拍攝於1976年，裡面有一個機器人 R2-D2，會四處走動，做各種動作，還會說話。
其實，它根本沒那麼高科技，拍攝的時候，就是裡面藏了一個真人演員。
2、冰為什麼體積大？[44]
水變成冰以後，體積會增大10%，密度因此小於水，使得冰可以浮在水面上。
那麼，冰的體積為什麼會增大呢？
答案是冰的分子結構，跟水的分子結構不一樣。
上圖左側是液態水的分子結構，右側是冰的分子結構。其中，白色節點為氫原子，紅色節點為氧原子。
可以看到，液態水是緊密聚合的網路結構，冰則是中空的網路結構。也就是說，冰的分子結構不是那麼密合，所以體積就變大了。
文摘
1、Slack 公司的 URL[45]
Slack 是一家即時通訊的軟體公司。它的官網有一個“公司介紹”的頁面，通常來說該頁面的 URL 會是
slack.com/about，但是 Slack 沒有采用這種做法。它將這個頁面命名為
is，並分拆成若干個子頁面。所以，“公司介紹”頁面的 URL 是
slack.com/is。子頁面的 URL 如下。
•slack.com/is/team-communication•slack.com/is/everything-in-one-place•slack.com/is/wherever-you-are
這樣的好處是單單看 URL，就知道頁面想要傳遞的資訊，URL 本身就是對公司的一種宣傳。
這種 is 的巧妙做法，後來被廣泛借鑑。碰巧的是，
is也正好是一個頂級域名，代表冰島（iceland）。很多名人就申請了 is 域名，作為個人主頁。比如，藝術家傑西卡·希斯切（Jessica Hische）的個人網站，域名就是
jessicahische.is，她介紹自己的頁面 URL 就都是jessicahische.is/xxx的形式。言論
1、
我們很快會跟大家分享一個低調的研究成果。我們會給它起一個比 chatGPT 更好的名字，以防它流行起來。
— Sam Altman[46]，OpenAI 的 CEO
2、
加爾定律經常被引用：“一個有效的複雜系統，總是從一個有效的簡單系統進化而來。”
但是，它的推論很少被引用：“一個從零開始設計的複雜系統永遠不會有效，你必須從一個可以執行的簡單系統開始。”
— Stack Staves[47]
3、
宇宙有兩種可能：要麼我們是孤獨的，要麼我們並不孤獨。這兩種可能性都同樣令人恐懼。
— 阿瑟·克拉克[48]，英國著名科幻小說家
4、
太陽繞銀河系公轉一圈需要2.3億年，上一圈的時候，地球的主宰還是恐龍。
— Reddit 網友[49]
5、
我關注了一些教育工作者，他們都報告了同樣的現象：他們的學生什麼事情都用 ChatGPT，結果什麼也沒學到。
最終可能會出現這樣一代人，自己的智力很低下，完全依賴於他們不理解的技術，一旦技術崩潰，他們永遠無法從頭開始重建。
— 尼爾·斯蒂芬森[50]（Neal Stephenson），美國科幻小說家，“元宇宙”一詞的創造者
往年回顧
創業雖然好，不敢推薦了[51]（#302）
三個有啟發的學習方法[53]（#202）
（完）
References
[1] 開源:https://github.com/ruanyf/weekly[2]投稿:https://github.com/ruanyf/weekly/issues[3]《誰在招人》:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6771[4]郵件聯絡:mailto:[email protected][5][email protected]:mailto:[email protected][6]visuals_china@instagram:https://www.instagram.com/p/DJi3qkuOTZ5/[7]《李飛飛自傳》讀後感:https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/05/weekly-issue-348.html[8]樹莓派機箱:https://liliputing.com/pironman-5-max-turns-a-raspberry-pi-5-into-a-mini-tower-with-a-transparent-case-rgb-lighting-and-dual-nvme-ssd-support/[9]馴鹿的鹿角:https://www.smithsonianmag.com/smart-news/avoid-deer-strikes-finland-painting-deer-antlers-reflective-paint-180949792/[10]即時語音翻譯:https://www.engadget.com/apps/google-brings-live-translation-to-meet-starting-with-spanish-174549788.html[11]可降解 PCB:https://blog.arduino.cc/2025/04/22/arduino-is-at-work-to-make-bio-based-pcbs/[12]AI 機房建在太空:https://www.ycombinator.com/companies/starcloud[13]手機的 Linux 桌面環境:https://holdtherobot.com/blog/2025/05/11/linux-on-android-with-ar-glasses/[14]AI 應用的核心邏輯:https://sketch.dev/blog/agent-loop[15]瀏覽器預設遮蔽的埠:https://www.keenformatics.com/ports-that-are-blocked-by-browsers[16]推薦 RustDesk 遠端桌面:https://www.xda-developers.com/i-tried-every-method-to-remotely-access-my-pc-this-method-is-the-best/[17]HTML<dialog>的 CSS 技巧:https://cassidoo.co/post/css-for-dialogs/[18]Git 配置詳解:https://blog.gitbutler.com/how-git-core-devs-configure-git/[19]Pyrefly:https://github.com/facebook/pyrefly/[20]介紹文章:https://engineering.fb.com/2025/05/15/developer-tools/introducing-pyrefly-a-new-type-checker-and-ide-experience-for-python/[21]Zen Browser:https://github.com/zen-browser/desktop[22]介紹文章:https://www.xda-developers.com/zen-browser-better-brave-arc-chrome/[23]xtool:https://github.com/xtool-org/xtool[24]Zero Convert:https://nextbconvert.com/[25]@xiaoshangmin:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6864[26]耗子面板:https://github.com/tnb-labs/panel[27]@devhaozi:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6881[28]Goravel:https://github.com/goravel/goravel[29]@devhaozi:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6882[30]OpenSpeedy:https://github.com/game1024/OpenSpeedy[31]@game1024:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6884[32]SimonAKing-Gallery:https://github.com/SimonAKing/AnimatedGallery[33]@SimonAKing:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6886[34]Jwno:https://github.com/agent-kilo/jwno[35]@agent-kilo:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6891[36]星河小程式:https://github.com/didi/dimina[37]@dos1in:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6912[38]aTrain:https://github.com/JuergenFleiss/aTrain[39]介紹文章:https://www.xda-developers.com/i-switched-from-otter-to-this-self-hosted-audio-transcription-app/[40]AI Image Editor:https://aiimageeditor.me/[41]@worminone:https://github.com/ruanyf/weekly/issues/6883[42]萬物博物館:https://mayeclair.itch.io/museum-of-all-things[43]《星球大戰》的機器人:https://www.facebook.com/groups/1740302472949408/permalink/3918177945161839[44]冰為什麼體積大？:https://nautil.us/five-things-we-still-dont-know-about-water-3383/[45]Slack 公司的 URL:https://blog.jim-nielsen.com/2023/examples-of-great-urls/[46]Sam Altman:https://x.com/sama/status/1923104596622246252[47]Stack Staves:https://www.stackstaves.net/post/2023-12-07-theres-more-to-that/[48]阿瑟·克拉克:https://www.planetary.org/articles/the-fermi-paradox-where-are-all-the-aliens[49]Reddit 網友:https://www.reddit.com/r/Paleontology/comments/18wqvba/it_takes_the_sun_230_million_years_to_orbit_once/[50]尼爾·斯蒂芬森:https://simonwillison.net/2025/May/18/neal-stephenson/#atom-everything[51]創業雖然好，不敢推薦了:https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/05/weekly-issue-302.html[52]網際網路創業變難了:https://www.ruanyifeng.com/blog/2023/04/weekly-issue-252.html[53]三個有啟發的學習方法:https://www.ruanyifeng.com/blog/2022/04/weekly-issue-202.html[54]從北大到技校: https://www.ruanyifeng.com/blog/2021/04/weekly-issue-152.html