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有时候我会想起谷歌推出古老的Gemma 2的时候，那时的人类与现在不同，直到今天，一代又一代的人都在梦想着期待已久的Gemma 3的到来。

讨论总结

原帖认为谷歌很久没有给开源带来新东西，评论者们就此展开讨论。一部分人肯定谷歌在开源方面的成果，列举了如Gemma系列、MLIR、AlphaFold 2等成果反驳原帖；另一部分人则认为谷歌开源投入比以前减少，更多地将重心放在商业化上。还有很多评论者表达了对Gemma 3的期待，希望它具备各种特性。总体氛围既有理性的讨论谷歌开源现状，也有对未来产品的期待与设想。

主要观点

  1. 👍 谷歌给开源带来的成果超出预期
    • 支持理由：过去十年开源发展良好，谷歌有诸多成果，如Gemma系列等。
    • 反对声音：有评论者认为谷歌开源投入减少，新成果不如以前多。
  2. 🔥 OpenAI破坏了开源的良好局面
    • 正方观点：OpenAI制造竞争环境，使大公司恐慌并将研究成果私有化。
    • 反方观点：无（评论中未明确体现）
  3. 💡 谷歌自那之后发布了很多很棒的东西
    • 解释：列举了Gemma - scope、DataGemma、PaliGemma等内容。
  4. 💡 对Gemma3有需求并期望其具备特定功能
    • 解释：希望Gemma3有128k上下文、合适的系统提示支持等。
  5. 💡 谷歌在开源方面有新的贡献
    • 解释：例如带来了MLIR并用于深度学习编译工具链。

金句与有趣评论

  1. “😂 Google brought us more than we can ask for.”
    • 亮点：简洁地表达出对谷歌开源成果的高度肯定。
  2. “🤔 I disagree. They have released a number of cool things since then.”
    • 亮点：直接表明反对原帖观点，并提示有新成果发布。
  3. “👀 Gemma 2 2b is amazing, what you talking about.”
    • 亮点：肯定Gemma 2 2b，对原帖观点表示质疑。
  4. “😎 All we need is Google and OpenAI to keep pushing the frontier models forward and fighting against govt regulation, and open source will continue to thrive.”
    • 亮点：强调谷歌和OpenAI对开源发展的推动作用。
  5. “🤨 Yes how dare they not keep on giving free shit!”
    • 亮点：表达对谷歌不再持续提供开源新成果的不满情绪。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。部分评论者对谷歌开源成果持肯定态度，情感倾向积极；部分对谷歌开源投入减少不满，或者对OpenAI破坏开源局面不满，情感倾向消极。主要分歧点在于谷歌开源的现状，即谷歌是否在开源方面有足够的投入和新成果。可能的原因是不同评论者关注的谷歌业务方面不同，以及对开源发展的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma 3的性能与特性很可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果谷歌继续减少开源投入，可能影响开源领域的发展速度和创新方向；而如果谷歌按照评论者期待推出新的开源成果，可能会推动相关技术在更多领域的应用。

详细内容：

标题：关于 Google 在开源领域的讨论在 Reddit 上引热议

在 Reddit 上，一篇题为“It’s been a while since Google brought anything new to opensource”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，评论数众多。

帖子主要探讨了 Google 在开源领域的表现，有人回忆起曾经 Google 推出的相关产品，同时也表达了对期待已久的新产品的渴望。讨论的主要方向包括对 Google 开源贡献的评价，以及与其他公司如 OpenAI 的比较。

文章将要探讨的核心问题是：Google 在开源领域是否已经落后，以及其未来的发展方向。

在讨论中，各种观点层出不穷。有人认为 Google 为开源带来了很多，过去十年开源领域成果丰硕，但 OpenAI 的出现造成了竞争环境，让大公司变得保守。也有人不同意这种看法，指出 Google 后续发布了一系列不错的成果。还有人觉得 Gemma 系列模型存在优势和不足，有人喜欢其某些特性，如用于创意写作输出等，也有人认为它在一些方面已经过时，比如在数学、推理和编码等方面不如其他新模型。

有用户分享道：“当我想要不错的创意写作输出时，Gemma 是我使用的模型，在类似大小的模型中，它的语言模型输出最干净。这就是我使用它的全部原因，至于编码方面我不知道它表现如何。”

对于 Gemma 模型的应用场景，有人表示用于 RAG、函数调用等方面表现良好。但也有人认为 8k 的上下文限制是个问题，而有人则认为对于很多任务而言 8k 已经足够。

讨论中的共识在于大家都关注 Google 在开源领域的动态和贡献。特别有见地的观点如认为不同模型各有特色，应根据需求选择和交替使用，丰富了讨论。

总之，关于 Google 在开源领域的表现和未来，Reddit 上的讨论呈现出多样化和深入化的特点，引发了大家的思考。