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@Sogni原评论：

GitHub只是一个版本管理工具，无数大牛不用GitHub.何况大部分商用的代码使用private repo.

这里是Web3世界，没有必要和web1世界重合。不想噎住任何人。

构建深度模型，行业专家的作用非常重要。对于文字类模型，语言专家即便不会编程，贡献也很大。

机器学习和深度学习，python大多数时候只是一个wrapper,方便数据科学家设计算法。底层计算实现使用大多使用c或c++，甚至汇编。

chatgpt是当前最大的机器模型，训练这种巨量模型，python的作用只在前期准备数据的阶段有用，实现训练的关键是上万Gpu和机器的并行计算，这个是纯IT后端架构计算机工程师的领域。

ai模型能够代替人类扯淡,作为人类的一员，不是应该忧虑吗？

ps:大家讨论而已，用脏话就不好了。

回复：

我是调侃，我先向你道歉。

其次Git是一种版本管理系统，而且是分布式的，GitHub只是一个面向开源及私有软件项目的托管平台。公司里代码都是Private Repo啊，只有作为开源那部分代码才会公开到开源社区进行维护（提升公司影响力），甚至有的会形成一套标准，譬如Kubernetes现在已经是云原生接口的标准（原型来自Google Borg）。你做为一个从业人员不参与开源？（Github目前是最大的开源平台）。我提Python语言是因为它用起来够简单，基本很多不是从事IT行业的人也能用它来做一些自动化的事情（有很多开源库，包含Web、爬虫、Excel处理......）https://github.com/vinta/awesome-python。至于你说的行业专家我想是代表着领域知识，但这在计算机参与的每个领域都是存在的，比如传统领域（广告领域、教育领域、电商领域等）。它会帮助我们理清边界，设计对象关系以及表结构（领域驱动设计）。至于你说的深度学习框架底层大部分是靠硬件加速和使用C/Cpp，而Python只是作为前端的编程接口，只要任何人上Github去它右侧栏看一眼About、Languages等区域都能说出来这话（https://github.com/pytorch/pytorch）。这是因为C/C++没有抽象成本，它们都没有垃圾回收（Garbage Collection ）机制来自动进行内存管理，另外也可以很方便进行（Unix、Windows）系统编程。但正如你所说，最关键的还是特定硬件加速（降维打击），这不只是在AI领域，在视频编解码、加密解密等方面也是如此(Intel SHA extensions - Wikipedia，https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new)。另外我个人承认AI将会在很多方面辅助人类，但正如Knuth在访谈时所说「我并不像AI领域的人一样为它兴奋，在我看来，“真的理解一件事”和“假装理解一件事”之间，有着巨大鸿沟。我看不到任何迹象这里面有任何叫“智能”的东西。」（https://www.youtube.com/watch?v=C0-LrU5j-eM）。它只会取代那些狐假虎威又好吃懒做的人。

最后，有一位数学家说得好：为了真正深入的理解一个东西，你应该把它写成程序。