- 主题:马毅院士：为什么国内在AI的研究总是在跟踪或追赶
深度学习本身卡不了脖子了，都是公开的了，很多东西都是开源的，国内一堆公司在用，跟光刻机完全不像，光刻机新的一台得重新造出来，还有专利，但是代码你给出来就是给出来了，除非他们用新的东西卡脖子
神经网络这个东西底层本来也不像光刻机那么复杂，只是无法解释为什么能用而已
【 在 zfbdcyj 的大作中提到: 】
: 问题是美国人已经在深度学习上有了系统的人才和研究积累。在这个框架内中国很难从新设计一套吧？这里面应该有大量的专利和基本的程序。至少我没听说中国有类似pytorch之类的基本程序。这些程序一掐，不就又成卡脖子了吗？
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贾扬清，阿里技术副总裁，但是人在疫情封城期间跑美国去了…
【 在 zfbdcyj 的大作中提到: 】
: 这有啥用？芯片也有很多中国人吧？别说应用研究。即使是基础研究，在美国做的就是美国的工作。
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开源会声明自己的开源协议的，真正的开源协议一般都是允许别人拿去修改使用再分发的，所以在开源时拿到的代码已经意味着作者授权你可以修改使用和发布了，只是有些协议要求你修改后也必须开源，有些协议会允许你拿去闭源商用
一旦开源以后想再闭源就很难了，至少已经开源的版本应该是没办法了，你不公开了拿到你代码的人还是可以开源出来，并不违反他拿到代码时的协议约束
专利一般也没意义吧，你的开源代码都授权别人使用了，是为了不让别人用你的想法再写一套类似代码？似乎倒是可以用来阻止有人学习开源代码的核心方法再实现一套，从而避开开源协议的限制，但是有些开源协议好像是禁止申请代码相关的专利的
【 在 zfbdcyj 的大作中提到: 】
: 开源的东西会闭源吗？是不是开始开源，后面一直开源？而且他们也不能申请专利？
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本身原理和照相机差不了太多，把硅片理解为底片，光不再是自然光，而是专门的光源成像在硅片上蚀刻而已，只是精度要达到纳米级别，想想得有多少精密仪器，温度湿度不对或者环境稍微震一下估计就会刻歪，镜头也超复杂
【 在 zfbdcyj 的大作中提到: 】
: 其实还是技术细节的问题。
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