stuos系統的發展方向是“在內核上按照國際規範支持雙字節，提供gui和命令行模式下兩種中文支持環境，一個徹底的中文os如果有可能，則可以兼容unix/linux和dows和unix/linux軟件像win nt 一樣提供完全的gui界面，最大限度地簡化操作”。
它仍然是開源的，遵守gpl協議，這樣做是爲了讓這個項目更好地發展起來着想，只有開源才能吸引到更多的人投入到這個操作系統的開發上來。同時，這也符合黑客共享、免費和自由的精神。
事實上，許毅始終都沒有打算過將這個操作系統商業化，他發起這個項目，目的就是爲了培養人才，積累技術。“stu”可以理解爲“study”和“student”，即這個操作系統本身就是爲了教學目的，是一個學習型操作系統。
在stuos公佈之後，引起了國際上很多人的關注，他們紛紛猜測，xyz這次又有什麼大動作了？難道真的被他搞出來一個gui操作系統？有了之前的經驗，就算真的搞出來一個功能強大的操作系統，大家在心裡上也能接受。於是，他們到黑客學院將源代碼下載下來，然後仔細研讀，結果卻令那些內行人大爲失望。這根本就沒有什麼技術含量嘛！用到的技術都是一些衆所周知的基本技術，唯一有點看頭的僅僅是裡面支持中文漢字的特性。那些高手對這個項目真的有些不屑，在他們看來，這感覺就是小孩子的玩物，他們在學習技術的早期就已經玩過了，現在已經拋到一邊，研究更加高級的技術去了。所以國外的那些高手大部分都是湊了個熱鬧，後來對此就沒再關心了。
真正關心這個項目的還是中國的技術人員。這個項目在提出的初期本來就具有民族性質了，也無怪乎別人不怎麼熱心。但身爲中國的技術人員，他們對這件事是絕對支持的。可以說，編寫中國自己的操作系統是很多人的一個夢想，曾經年少時都爲之瘋狂過、努力過、無奈過。有人默默研究，發現自己一個人的力量實在有限，於是到網絡上尋求幫助，但響應者甚少。主要原因是菜鳥覺得這個技術太複雜太高深，只能站在外圍搖旗吶喊。高手則往往有自己的計劃，他們自己也在做同樣的事情，不願放棄自己的項目轉而去支持別人的項目。於是，大家都在重複勞動，碰到問題得不到解決，老是在原地踏步，最終導致項目夭折。
現在已經不像是以前那樣，名不見經傳的linus公佈一個實現了簡單功能的操作系統就能得到全世界的高手的支持，現在很多技術都公開了，甚至有專門的教程，入門容易了，大家發現，原來基本的也就那麼回事，於是便開始自己動手編寫自己的os，可是往往只能實現幾個簡單的功能就再也進行不下去了。入門容易，要想真正發展起來卻是難上加難，這就是操作系統編寫領域的現狀。
所以說，要想發起一個這樣的項目並得到大家的支持，發起者一定要有實力，有名氣，不然還真沒多少人會來鳥你。
無疑地，許毅已經具備了這兩個條件，實力擺在那，名氣就更不用說，上次在mit和0day的代表一戰，他已經徹底成爲中國計算機技術方面的領袖人物。
可以說，許毅現在隨便拋出一個什麼項目，絕對會有大部分人會無條件地支持，而不會去管這個項目到底是什麼內容。更別說操作系統這麼大的一個項目了。
所以說，stuos公佈之後，這個版塊立刻成爲黑客學院最熱門的版塊之一，每天n多人發帖求教這方面的知識。許毅在剛開始的時候都耐心地向大家解釋着有關方面的知識，並且還會向大家推薦要想看懂這部分代碼需要掌握哪些知識，看哪些資料和書籍。
這個os的代碼最初只有大約六千多行，設計的知識也不是很複雜，所以幾天之後，就有人已經將源代碼研究透徹，掌握了其中的關鍵算法，許毅隨即將他們提爲版主，讓他們幫助自己回答新人的一些問題。另外，stuos代碼編寫小組也建立起來，經過許毅親自把關，將真正有心、有潛力的成員吸收爲小組成員，並且將後續的編寫工作漸漸交到他們手中，直到最後他將這方面的工作全部移交完畢，讓這個項目進入一種良性循環的獨立運轉狀態，就算沒有他的參與，他們也能健康而順利地將這個項目進行下去。
終於可以鬆口氣了，許毅欣慰地看着這個項目朝着預定的目標發展着，大感滿意。心想看來名氣大有時候也是一件好事，可以做到很多別人做不到的事情。
接下來，許毅終於又可以把精力放在人工智能的研究上來了。他最近決定將自己的這套理論命名爲“類人智能”，以此來區別現在國際上流行的“人工智能”。
什麼是人工智能？或者說現在的人工智能是怎麼定義的？在這個概念上，研究人工智能的人各有自己的理解，他們都用自己的方法爲它定義，但是這些定義都有着一個相同的特點――他們的人工智能把目標定位於做出一個和人類的智能有點像的東西，而不是完全模擬。也就是說，通常的研究只是部分地對人類的智能進行研究。
最早出現的人工智能是邏輯推理系統，它證明了著名的四色定理，它的原理就是把數理邏輯推理過程看成是思維方式，編程運行，以此作爲人工智能。但數理邏輯推理僅僅是人類思維邏輯中形式邏輯的一種形式，只是人類智能的很小的一個組成部分。後來專家系統興起了，以數理邏輯爲基礎，加入專家們的某些專業經驗便成了專家系統。然而經驗也只是人類作爲判斷依據的一種形式。再後來，人工神經網絡大行其道，它的奇特之處在於，人們並不能確切的知道在解決問題過程中，神經網絡是如何幹的？但是問題確實就解決了。這與邏輯推理系統，系統的運行全靠人編程序的控制大大不同。但是認真地分析人工神經網絡，它既不能實現人腦海量神經元的網絡的模擬，又不能使這個網絡產生分析、歸納、抽象這類能力。它所津津樂道的不過是一個分類。因此它也只是搞了一點像智能的東西而已。
以後的計算機學習理論、自然語言理解等等等等，研究的東西都只是人類智能的一部分，而不是整體。這樣，問題就來了，我們僅僅研究人類智能的某一小部分功能，能夠實現像人類智能一樣的智能嗎？許毅對此深表懷疑。從局部研究這些人工智能確實能夠爲人類做出貢獻，製造出更方便的工具爲人類服務，但是要想憑藉這些理論來創造出和人類一樣或者相似的智能來，或許本身就是一個錯誤。這是定位的錯誤，大家研究的起點就錯了。
經過這麼長時間的思考，許毅的理論焦點已經集中到這個問題上了，所以爲了將自己的理論和傳統的人工智能區別開來，他將其命名爲“類人智能”，意爲和人類智能非常相近的人工智能，而不是傳統的那些和人類智能有點像的智能。
在這點上，selina和許毅有了不同的見解，她認爲許毅的定位有些高了，“模擬人類的一切智能簡直不可能！”。她勸誡許毅，研究問題的規律都是從簡單到複雜，只有將最簡單的東西弄明白了，才能夠理解更復雜的東西。
而許毅則告知她說：“我並沒有違背這個規律，你還沒有理解我的意思。我懷疑的是大家研究的起點錯誤，定位已經錯了還能指望後面能得出正確的結果嗎？我們應該首先認清楚這件事的本質，找準起點，然後以此爲基礎，去尋找這個層次中的最簡單的問題，然後解決它”
selina回信：“你有些好高騖遠了你怎麼就能肯定自己的研究模擬的就一定是全部的人類智能？”
許毅則回道：“你中毒太深，傳統理論的影響已經深入到你的骨子裡了.....我只是提出這樣一個假設，並且沿着這個假設一直思考下去給自己一個這樣的前提，然後以此爲標準去思考解決的方法，並不是沒有可能”