一千四百万张图片，搭建了一座"考场"
李飞飞发起构建ImageNet数据集时，当时学界普遍认为算法模型才是研究的核心，数据集只是配角。她却坚持认为，一个足够庞大、足够多样化的标注数据集，本身就能成为推动整个领域进步的基础设施——事实证明她是对的，正是这座由她搭建的"考场"，让辛顿团队的深度学习方法第一次有机会在公平、统一的标准下证明自己远超此前主流方法的实力，从而触发了此后十余年生成式人工智能浪潮的开端。
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李飞飞
本名Fei-Fei Li
美籍华裔计算机科学家，ImageNet数据集的创建者
想到"机器能思考"的人 · 先驱者
ImageNet数据集ImageNet大规模视觉识别挑战赛"以人为本"的人工智能倡导
是谁
李飞飞（1976- ）是美籍华裔计算机科学家，长期任教于斯坦福大学。她于2009年主持构建了ImageNet数据集，这是一个包含超过一千四百万张标注图像、涵盖两万余个类别的大规模视觉数据库，其构建过程动用了亚马逊众包平台上数万名标注员历时数年完成。她随后发起的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），为计算机视觉领域提供了一个统一、权威的公开考场，2012年辛顿团队的AlexNet正是在这一竞赛平台上以压倒性优势夺冠，直接触发了整个人工智能领域向深度学习的集体转向，这场胜利与李飞飞此前构建的数据基础设施密不可分。李飞飞此后长期倡导"以人为本"的人工智能研究理念，主张技术发展应当始终将增进人类福祉、维护公平与包容性作为核心目标，而非单纯追求性能指标的提升。她也是斯坦福大学"以人为本人工智能研究院"的联合创始人，并曾于2023年出版回忆录《我看见的世界》，记述了自己从移民少年成长为人工智能领域重要奠基人物的经历。
依据原典邓等《ImageNet：一个大规模层次化图像数据库》（2009）李飞飞回忆录《我看见的世界》（2023）
主要故事
人物关系
徒弟
今日回响
以下是现代作品对这个名字或故事的借用、改写，不代表原始内容——两者不一样，别混着记。
"数据基础设施"理念的持久影响李飞飞坚持"数据集本身就是核心研究基础设施"这一理念，此后被证明极具前瞻性，当前大语言模型竞赛中，高质量训练数据的重要性已被公认不亚于算法本身。