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讨论总结

该讨论围绕名为“The Well, 115TB of scientific data”的主题展开。其中涉及到天文学领域数据量的大小、数据在机器学习中的应用、模型准确性、数据摄取以及AI训练等话题。还有关于数据获取的询问、对早期社交网络的回顾、与文学作品的联想以及数据集相关资源的分享等内容，大家各抒己见，氛围理性且多元。

主要观点

  1. 👍 天文学有大量的数据可用于机器学习研究
    • 支持理由：从论文链接分享中可以看出天文数据规模大且可被用于机器学习。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 相对于过去50年收集的天文数据，当前提到的100TB数据可能占比很小
    • 正方观点：过去50年积累的天文数据量巨大，相比之下当前数据量可能较少。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 存在一些难以验证模型准确性的数据情况，尤其是在行星科学方面
    • 支持理由：行星科学的数据复杂，难以确定模型准确性。
    • 反对声音：无。
  4. 🌟 干净专门的数据对基础模型有好处
    • 支持理由：可以让基础模型有更好的面向科学的关注模块。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 对AI训练抵制现象表示遗憾，质疑人类与AI在创作上的不同对待标准
    • 支持理由：AI训练面临很多抵制，但人类创作新作品不需要像AI那样获取许可。
    • 反对声音：有人认为不能过于宽容AI训练，应考虑到投入等多方面因素。

金句与有趣评论

  1. “😂 No_Afternoon_4260：https://arxiv.org/abs/2412.02527”
    • 亮点：直接分享与天文学相关的论文链接，是话题延伸的重要依据。
  2. “🤔 Educational_Gap5867：I was gonna say the entire internet is probably peanuts compared to Astronomical data.”
    • 亮点：通过与互联网数据量的对比，形象地说明天文数据量的庞大。
  3. “👀 32SkyDive：Do we think this is data that the current models have not already ingested or seen labeled this acurately?”
    • 亮点：提出对当前模型是否摄取或精确标记这些数据的疑问，引发进一步讨论。
  4. “😎 tabspaces：Not an expert, but with data this clean and specialized, the foundational model can have better scientific - oriented attention blocks”
    • 亮点：非专家角度的观点，阐述干净专门的数据对基础模型的好处。
  5. “🧐 Uncle___Marty：It’s a shame there’s so much resistance against decent AI training.”
    • 亮点：表达对AI训练抵制现象的遗憾态度。

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于AI训练的态度上，部分人对AI训练抵制现象表示遗憾，认为人类与AI在创作上受到不同对待；而另一部分人则反驳对AI训练过于宽容的观点，认为应考虑到投入等多方面因素。这可能是由于大家站在不同的立场看待AI发展所导致的，如从AI使用者、数据所有者、普通大众等不同角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：重新思考模型所有权的问题可能会引发后续更多的讨论。
  • 潜在影响：如果对模型所有权等问题进行重新思考和规范，可能会对AI训练、数据使用以及相关产业发展产生影响，也可能影响到社会对于AI与人类关系的认知。

详细内容：

标题：关于 115TB 科学数据的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“The Well, 115TB of scientific data”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关链接：https://www.linkedin.com/posts/milescranmer_could-this-be-the-imagenet-moment-for-scientific-activity-7269446402739515393-2E6l?utm_source=share&utm_medium=member_android 。此话题吸引了众多网友参与讨论，点赞数和评论数众多。

讨论主要围绕天文科学数据展开，有人认为整个互联网的数据与天文数据相比可能微不足道，比如有用户说：“我本来想说，整个互联网的数据量可能与天文数据相比就是小巫见大巫。我甚至觉得这还不到过去 50 年我们收集数据的 0.1%？”还有人指出模型对现实的准确性难以验证，比如：“例如，我们的行星科学模型在数据方面严重不足，难以验证我们的模型是否能准确反映现实。到目前为止，几乎所有的系外行星探测都是通过间接方法，或者在这个列表中。几乎每个天体都只有一两种方法，所以我们无法关联或验证许多数据点。”

有人质疑哪些数据是无法建模的，也有人提到在数据不可靠的情况下训练机器学习模型可能价值不大。还有用户从不同角度发表了看法，比如有人说“现在我得买 3 个希捷硬盘”，有人担忧数据量如此之大可能带来的影响。

对于数据的使用和所有权问题，也有诸多讨论。有人认为公司在使用工作成果进行 AI 训练时受到过多限制，“不是专家，但有了这么干净和专业的数据，基础模型可以有更好的面向科学的注意力块。”也有人反对这种观点：“好啦，伙计们，咱们把所有的法律、商业框架都打包扔掉，就因为[uncle___Marty]想要从他 20 美元的账户里得到更好的产出，把我们投入大量精力收集和分类的东西交给一些随便的公司。”

总之，这次关于天文科学数据的讨论，展现了大家对于数据的价值、应用、建模以及所有权等方面的不同观点和思考。而如何更好地利用这些海量数据，以及如何平衡各方利益，仍是需要深入探讨的问题。