出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 前不久，一场汇集了黄仁勋、Hinton、LeCun 等人工智能领域顶尖人物的圆桌讨论，引发了不小的关注。当李飞飞与这些行业巨擘同台 时，也确实在社区里激起了一些讨论——准确地说，是争议。 各种社交媒体上，汇成了一个巨大的声音："她凭什么？" 它不是一句简单的冒犯，更像是一种确认。在今天这个由参数、算力、模型规模定义的 AI 世界里，人们急于弄清楚，谁才是牌桌上真正的 玩家。 而许多人眼里，王牌掌握在两种人手中：一种是造出了像 GPT 这样的大模型的人，另一种是造出了能让这些模型飞速运转的 GPU 的人。 在这个剧本里，李飞飞的角色就显得有些模糊。 很多人对她的印象或许还停留在 ImageNet 时代。但 ImageNet 的意义，可能比我们想象的要深远得多。它不仅仅是提供了一个庞大的数 据集，更重要的是，它几乎是以一己之力，为当时的计算机视觉领域建立了一套"标准赛道"，一种通过大规模基准测试来驱动整个领域向前 滚动的方法论。可以说，今天大模型研究中"数据+算力+模型"并以 Benchmark 来衡量进展的范式，依然能看到当年 ImageNet 留下的深刻 烙 ...