何恺明有机会拿图灵奖吗？

第一点，我觉得何的resnet竞争不过transformer。

最主要的原因，resnet看上去工作量不太够，工作量难以支撑起图灵奖。而transformer，和cnn的关系，如同英伟达显卡和amd显卡的关系，而cnn的作者已经拿过图灵奖了。如今最火出圈的两个作品，stable diffusion（扩散模型）和chatgpt，都用到了transformer的技术。

第二点，没准何恺明可以和transformer之父联手拿图灵奖。

首先，transformer本身就用到了跳跃连接。其次，现在的模型和之前的模型相比，无非就只有两处提升：结构更加先进，大小更加庞大。和早期的cnn相比，transformer代表了更加先进的结构；正是有，也必须有何的跳跃连接，模型规模才能越做越大。何和transformer能联手拿奖，则概括了模型近年的发展

声明

1. 有人说stable diffusion里面没有transformer，如图，橙色方块：

2. 我不是说transformer或者resnet有多好，我只是说这两个工作影响力足够大。现在transformer引用68k，resnet引用160k。之所以我更看好trasnformer，是因为resnet看上去实在过于简单。我觉得resnet拿图灵奖没戏，没有"基本"。在我这里最好的结果就是，resnet跟其他作品一起拿奖。