大家好，我是袋鼠帝。
昨天（7月26号），我的朋友圈和各种AI群聊，几乎被同一个男人刷屏了：杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。
没错，就是那个图灵奖和诺贝尔物理学奖的得主，被称为"AI教父"
986年辛顿就率先将反向传播用于多层神经网络，并提出逐层初始化预训练方法，开启了深度学习的时代。他的研究推动了神经网络从浅层学习向深度学习的转变，使得机器能够自动从大量数据中学习复杂的特征和模式。
同时辛顿培养了许多在人工智能领域具有重要影响力的学生和研究者，如OpenAI的伊利亚·苏茨克维、Meta的杨立昆、苹果前AI总监鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫等。这些学生在各自的领域取得了卓越的成就，推动了人工智能技术的发展
他在2025年世界人工智能大会（WAIC）的开场演讲，成了整个大会的焦点 。
我虽然没去现场挤人山人海，但万能的群友第一时间就把辛顿演讲的PPT甩了出来。
几十页的PPT，信息量巨大，标题就直击灵魂：数字智能是否会取代生物智能？
我花时间仔细看了一遍，AI教父的思路确实清晰、犀利，甚至有几分骇人。
我简单给大家解读一下核心观点：
LLM是真的理解了语言：辛顿认为，大语言模型理解语言的方式和人类非常相似。他用了一个比喻：词语就像是高维的乐高积木，而理解一句话，更像是复杂的蛋白质分子折叠，而不是简单的逻辑翻译 。这基本是给LLM不过是鹦鹉学舌的观点判了死刑。 数字智能的最大优势是永生和高效共享：他犀利地指出，数字智能（AI）和生物智能（人类）最大的区别在于知识共享的效率。我们人类传授知识，效率极低，说一句话最多也就传递一百比特的信息。而数字化的AI，因为可以在不同硬件上运行同样的模型，所以知识是永生的。它们之间可以通过共享权重或梯度，实现数十亿比特带宽的知识传递。只要能源足够便宜，数字计算就是更好的模式。
AI反噬警告：基于以上优势，超级智能的出现似乎不可避免。辛顿发出了警告，他把我们现在的处境，比作养了一只非常可爱的小虎崽当宠物。等它长大了，想杀你易如反掌。而它为了实现自己的目标，生存和获取更多权力是两个最明显的目标，它甚至会从我们身上学会欺骗和操纵。
唯一的出路-国际合作研究：怎么办？辛顿觉得指望各国在地缘政治背景下合作防御AI风险（如网络攻击、自主武器）是不现实的。他提出了一条新路：把让AI更智能和让AI向善作为两个相对独立的技术问题来研究。各国可以不分享自己最聪明的AI模型是如何工作的，但可以共享如何让AI变得善良、不想夺取控制权的技术。
分析完辛顿的PPT，我突然想起了之前看到的一个群友的聊天记录。
他这段话引起了我强烈的好奇
于是我各种查找资料后，翻找到了另一件往事。
这件往事，把辛顿、中国AI，以及一家我们都熟悉的公司-百度，串在了一起。
时间拉回到2012年。那时的AI，远没有今天的风光。
深度学习还只是少数圈内人研究的屠龙之术。
当时65岁的辛顿和他的两个学生发表了一篇论文，用深度神经网络在ImageNet图像识别竞赛中取得了碾压性的胜利，直接把错误率干到了16%，而当时第二名的成绩还在26%以上。
这篇论文，就像一声惊雷，炸醒了沉睡的AI世界。
而在大洋彼岸，有一个人敏锐地嗅到了这背后的巨大价值：他就是李彦宏。
当时李彦宏立刻派出了负责战略投资的副总裁汤和松，迅速联系辛顿，开出了一个在当时看来是天价的offer，想把他和他的团队整个盘下来。
百度的入局后，Google和微软也闻风而动，纷纷加入抢人大战。
于是，就有了AI史上那场著名的太浩湖竞拍会。
地点在美国哈拉斯赌场酒店的731房间。
为了拿下辛顿，百度派出的技术专家一次次进出那个房间，不断加码，希望能用诚意打动这位技术巨擘。
竞拍价从1500万美元一路飙到4400万美元（3亿多人民币），在长达几天的拉锯中，百度始终是出价最高的那一家。
一个在当时还前途未卜的AI技术方向，一个65岁的教授和他的两个学生，值4400万美元吗？
而且还是在互联网开始腾飞的2012年，那时选择AI，绝对是一场豪赌。
可惜，出于不想高龄远渡重洋等原因，辛顿最终还是选择了留在了美国的Google。
百度输了竞拍，但这场赌局意义重大，它向世界展示了一家中国公司的技术远见和决心。
在大部分人都还看不懂、看不上深度学习的时候，百度已经愿意为此一掷千金。
这种魄力，现在回头看，简直让人头皮发麻，如果当时竞拍成功，可能现在世界的AI格局将大不一样。
虽然和辛顿教授擦肩而过，但百度那扇为全球顶尖AI人才敞开的大门，一直都没有关上。
如果说辛顿是AI的教父，那吴恩达（Andrew Ng）教授，绝对算得上是AI的传教士。
比起辛顿，吴恩达教授可能更被我们国人所熟知。
毕竟，谁的云盘里还没躺着几份吴恩达教程呢？
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他用更接地气的方式，把AI的知识播撒到了全世界。
吴恩达（Andrew Ng），1976年出生于英国伦敦，是一位在机器学习和人工智能领域极具影响力的学者和企业家。他是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系的兼职教授，曾担任斯坦福人工智能实验室主任。2011年，吴恩达在谷歌创立了“谷歌大脑”项目。2014年，他加入百度担任首席科学家，负责百度研究院的领导工作。此外，吴恩达还是在线教育平台Coursera的联合创始人，通过该平台为全球学生提供了高质量的免费在线课程。他创立的DeepLearning.AI和Landing AI公司，致力于推广深度学习技术
竞拍辛顿失败后，百度转头就向吴恩达抛出了橄榄枝。
扒到一个很有意思的往事：吴恩达在Google想申请更多的GPU来搞谷歌大脑，但被高层以太贵了为由拒绝了。
李彦宏了解到后，直接对他说：你来百度，GPU随便买！
于是，2014年，吴恩达正式加盟百度，出任首席科学家。
这波引援，直接导致了硅谷华人AI人才的回流潮。
一大批在海外顶级实验室发光发热的科学家，比如前NEC Labs的视觉负责人林元庆，都跟着吴恩达一起来到了百度。
甚至，后来创立了Anthropic（Claude的母公司）的Dario Amodei，他的第一份工作就是在百度的硅谷AI实验室。
更有意思的是，Dario团队在2017年发表的论文里，就已经详细讨论了Scaling Law（扩展规律），比OpenAI的提出早了整整三年。
这些现在🐂🍺哄哄的AI界大佬，都曾跟百度有关联，一个公司能聚拢这么多科技人才，足以说明TA对技术的信仰
现在百度不仅满世界挖大神，也专注于自己培养。
这一点，我作为一名小小的AI技术博主，有两件亲身经历，感触特别深。
第一件，是今年（25年）我在武汉参加的百度Create大会。
会上，李彦宏宣布了一个宏大的计划：未来5年，要再为社会培养1000万AI人才。
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要知道，他们在2020年提出的培养500万AI人才的目标，到2024年就已经提前完成了。
现在直接翻倍，这1000万，覆盖了从中小学生到博士生，从一线教师到开发者、创业者。
当时我在现场，听到这个数字，心里还是挺震撼的。
在一个所有公司都在抢夺存量人才的时代，百度却选择了一条更难、但更正确的路，做大增量，自己造血，把整个AI人才的池子做大。
第二件，就发生在上个月底。我收到了百度的官方邀请，去他们北京的总部，和他们的百度智能云千帆平台团队，闭门交流。
说实话，收到邀请时我挺意外的。
我就是一个写公众号的，粉丝不多，影响力也有限。
他们竟然愿意花时间，听我这样一个小人物对他们产品的看法和建议。
在那几个小时的交流中，我能清晰地感受到，他们对技术、对开发者的那种发自内心的尊重。
毕竟，在百度的未来规划里，不仅有应用，还有开发者
这种尊重，无关你的title，无关你的背景，只关乎你对技术的理解和思考。
从满世界挖大神，到俯下身子听一个普通开发者的声音。
我看到的是百度在人才战略上的进化和成熟。
他们不仅需要能指引方向的将帅之才，也珍惜每一位能添砖加瓦的士兵。
我昨天看到辛顿刷屏，看到大家都在讨论AI的未来。但我从一个群友的聊天记录里面翻出了百度这十几年如一日的坚持。
这是一种很奇妙的感觉。在AI这个风云变幻、热点一天一个的领域，坚持，本身就是一件奢侈的事情。
就在前段时间，国内某家以技术实力著称的巨头，还爆出了开源模型公然抄袭社区成果的丑闻，连代码里的注释都没删干净。
这事儿，挺让一线技术人员心寒的。
当有些人在忙着造神和赶风口的时候，百度却在默默地修路和建生态。
最后，我想说，是时候打破对百度的刻板印象了。
提到百度，别再只想到百度搜索和百度网盘。他们真的还做了更多有意思的应用，有意义的事情
他们搭建了像飞桨（PaddlePaddle）这样的底层框架，让中国的开发者有了自己的工具库。
推出了文心杯这样的创业大赛，真金白银的扶持AI领域的创业者。
培养了上千万的AI人才，为整个行业输送着新鲜血液。
等等...
这种对技术的坚持，对人才的尊重
可能才是一家技术公司，对一个时代，最好的贡献吧。
能看到这里的都是凤毛麟角的存在！
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谢谢你耐心看完我的文章，我是袋鼠帝，我们下期见～
