来自[https://github.com/google-deepmind/alphafold3]。来自Pushmeet Kohli在X上的[https://x.com/pushmeet/status/1855943709637873761]

此讨论围绕Alphafold3模型代码和权重可供学术使用展开。大家首先对谷歌的表现表示肯定并期待其他项目开源，之后在版权保护、使用限制以及运行要求等方面展开讨论，有好奇也有争议，整体氛围积极且多元。

👍 谷歌在相关项目上的表现良好
- 支持理由：评论者SquashFront1303明确表示Google is doing well!
- 反对声音：无
🔥 Alphafold3权重的版权保护存疑
- 正方观点：baldr83认为当前判例法需人类创造力才能受版权保护，算法产生的东西不应受版权保护
- 反方观点：FaceDeer认为权重是可版权化的，即使是事实的汇编也可受版权保护
💡 Alphafold3有严格的使用条款
- 解释：baldr83指出这一情况并对比了Alphafold2的权重使用许可
💡 运行Alphafold3至少需要32Gb显存且有计算能力要求
- 解释：kill3again根据代码库信息得出这一结论并分享自己尝试经历
💡 Alphafold3的非商业许可限制其使用范围
- 解释：Shir_man提到这一限制使得在非学术用途方面可操作空间不大

“😂 Shir_man: So, could I now cook my lasagna better with it? On the protein level or something”
- 亮点：以诙谐幽默的方式提出模型在非学术用途上的疑问
“🤔 baldr83: My understanding is the current case law is that you explicitly need human creativity to be copyrighted. Putting anything through any algorithm or automated software does not make it copyrightable.”
- 亮点：引发关于权重版权保护的深入讨论
“👀 kremlinhelpdesk: I’m not a biologist, but it sounds like a worthy endeavor and a valid use case to me. No one is going to be sad about better lasagna.”
- 亮点：对非学术用途的积极态度

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于Alphafold3权重是否可受版权保护。可能的原因是大家对版权法的理解以及对算法产生内容性质的认定不同。

详细内容：

标题：AlphaFold 3 模型代码和权重开放学术使用引发热议

近日，AlphaFold 3 模型代码和权重开放供学术使用的消息在 Reddit 上引起了热烈讨论。该帖子提供了相关的链接，如https://github.com/google-deepmind/alphafold3以及 Pushmeet Kohli 在 X 上的发言链接https://x.com/pushmeet/status/1855943709637873761 。此话题吸引了众多关注，评论众多。

讨论的焦点集中在版权和使用限制等方面。有人称赞谷歌做得好，想象着如果 AlphaProof 和 AlphaZero 也开源将意义重大。也有人指出存在一些限制性条款，比如https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md 。

有用户认为权重是有版权的，比如“有人”说：“创造力在于选择训练数据和设置用于训练的算法。” 但也“有人”表示：“我所理解的当前案例法是，明确需要人类的创造力才能获得版权。通过任何算法或自动化软件生成的东西都不能获得版权。”

还有“用户”提到：“一个由自动化过程和算法完全生成像素值的照片，如果不是人类拍摄的，就没有版权。这里有很多案例可以证明，比如https://en.wikipedia.org/wiki/Monkey_selfie_copyright_dispute 。”

在使用方面，“有人”好奇是否能借此做出更好的千层面，“有人”认为这是一个值得尝试且有效的应用场景。还有“用户”询问是否有人尝试运行过，以及运行所需的 VRAM 大小等。

关于版权问题的争议尚未有定论，使用限制和实际应用效果也有待进一步探索和实践。但这场讨论无疑为相关领域的发展和思考提供了丰富的素材和方向。

详细内容：#