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如果你不是Google，并且没有类似Google的用例，那么Go可能不是一个好选择。Go是最适合系统编程的一种简单语言。对于API开发，Go不是一个好的选择(原因是因为有很多更好的选择可用，稍后再介绍)。

我认为总体而言，Go是一个比Rust更好的选择(尽管类型系统较弱)。它是一种简单的语言，非常快，易于学习并且具有出色的并发功能。是的，Go成功实现了成为"更好的C ++"的设计目标。

(11) 最佳系统语言奖
 

几乎每种现代编程语言都有一种或另一种形式的泛型(包括可怕的C#/ Java，甚至C ++都有模板)。泛型允许开发人员针对不同类型重用函数实现。如果没有泛型，则必须分别为整数，双精度数和浮点数分别实现add函数，从而导致大量代码重复。换句话说，Go中缺少泛型会导致大量重复代码。有人说，" Go"是" Go写一些样板"的缩写

(8) 空值

不幸的是，数十年来，更安全的替代方法已经出现，Go语言包含了空值。

(9) 不变性

Go没有对不可变数据结构的内置支持。

(10) 结论 2.5星
 

Linus Torvalds以对C ++和OOP的公开批评而闻名。他100%正确的一件事是限制程序员他们可以做出的选择。实际上，程序员选择的次数越少，代码的弹性就越大。

在我看来，Go故意省略了许多OOP功能，以免重复C ++的错误。

(6) 生态

一些标准库确实很笨。它的很大一部分与Go本身返回带外错误的哲学是不一致的(例如，它们为索引而不是(int，error)返回像-1的值)，而其他则依赖于全局状态，例如flag和网络/ http。

Go的标准库中缺乏标准化。例如，某些库在发生错误返回(int，error)的情况下，其他库则返回诸如-1的值，而其他库则依赖于全局状态(如flag)。

生态系统远没有JavaScript大。

(7) 类型系统
 

报告摘要

研究(幻灯片10-62)

该报告从技术方面开始：只有15%的AI论文公开了其代码的开源性，PyTorch拥有大部分的"研究市场份额"，并且有几所大学集团达到了十亿参数大关。此外，它还谈到了大型模型的经济和环境成本。即使硬件在改进，深度学习成本也呈指数增长。当前的SOTA模型需要数百万美元的培训费用，更不用说调整了。

在应用方面，自然语言处理(NLP)在今年引起了大多数关注。除了自然语言处理之外，人工智能还在推动生物学和医学界不断发展的纸张繁荣。除了这两个领域之外，图神经网络(GNN)和强化学习(RL)今年也取得了突破性进展。

当然，COVID-19也已在AI社区中留下了自己的印记，并致力于该疾病的几乎所有方面。

人才(幻灯片63-81)

在论文数量不断增长的同时，离开学术界前往大型科技公司的教授数量也在不断增长，而大学正在遭受打击。为了反击，大学将重点放在专门的AI研究所和资助计划上。

国际人才流失更大。今年，有许多科学家从亚洲移居到美国进行研究，其中大多数人毕业后仍留在美国。美国对外国人才的依赖是公然的。在美国工作的AI研究人员中有70%没有接受过美国培训。这转化为出版结果。中国研究人员约占NeurIPS口头报告的29%(接受率为0.5%)。

（编辑：盐城站长网）

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