文章核心观点 - 计算机历史博物馆与谷歌合作，正式开源了2012年Hinton团队编写的AlexNet原版代码，代码包含原始注释，为研究现代深度学习的起点提供了珍贵资料 [1][9][11] - AlexNet是深度学习领域的里程碑式模型，其在2012年ImageNet竞赛中以Top-5错误率15.3%的突破性成绩，远超第二名26.2%的水平，直接引爆了深度学习浪潮 [2][3] - AlexNet的成功依赖于两个关键外部条件：ImageNet大规模图像数据集和GPU计算能力的飞速提升，这为深度神经网络训练创造了必要条件 [4][5][6] AlexNet的历史意义与影响 - AlexNet模型由5层卷积层和3层全连接层组成，拥有6000万个参数和65万个神经元，并首次成功采用GPU进行加速训练 [2] - 该模型的成功彻底改变了计算机视觉领域的研究方向，证明了深度学习的巨大潜力，其相关论文被引用次数已超过17万次 [3][7] - 在AlexNet出现之前，神经网络研究曾因计算能力和数据量限制而陷入低谷，其突破为后续AI发展奠定了基础 [4] 代码开源过程与细节 - 开源代码为1.53 KB的原始C++/CUDA代码，并非后期PyTorch或TensorFlow重现代码，完整保留了当年的开发思路和注释 [1][11] - 代码开源过程历时五年，由计算机历史博物馆策展人发起，经与谷歌复杂谈判后最终达成，代码已发布至GitHub官方仓库 [9][11][12] - 此次开源使得研究者和开发者能够亲自体验AlexNet最初的训练和推理过程，更好地理解其技术实现 [11]