原贴链接

无实质内容，仅一个链接：https://x.com/andimarafioti/status/1885341684134978035

讨论总结

这个讨论主要是关于SmolVLM完全开源的话题。部分评论者对SmolVLM的发布表示祝贺和肯定，也期待其能完全开源，包括SmolLM2训练数据集的发布。同时，开源相关概念也被深入探讨，如很多人对开源和开放权重概念存在混淆。此外，帖子中的链接引发了争议，包括被指与白人至上主义有关的网站，以及链接是否被封禁等问题，整体氛围既有积极肯定也有争议。

主要观点

  1. 👍 对SmolVLM的发布给予肯定
    • 支持理由：评论者直接表达祝贺，如“Great release! Congrats to the team!”
    • 反对声音：无
  2. 🔥 很多人错误地认为开放权重等于开源
    • 正方观点：nrkishere指出很多人存在这种错误认知，如“Many people on here think "open weight = open source". But this is not true at all.”
    • 反方观点：Specter_Origin认为大家不是混淆二者，只是没得选
  3. 💡 HF团队提供符合OSI标准的模型值得感谢
    • 解释：nrkishere感谢HF团队，“Thank you HF team, you guys are awesome.”
  4. 💡 部分人认为大家不是混淆开源与开放权重，只是没更好的选择
    • 解释：Specter_Origin表示“I don’t think people here confuse the two, but beggars can’t be choosers and they will take what they can get.”
  5. 💡 确实存在部分人将能本地运行视为开源
    • 解释：nrkishere看到过类似评论，“Some people do. I’ve seen comments like "If I can run it locally, it is open source for me"”

金句与有趣评论

  1. “😂 Great release! Congrats to the team!”
    • 亮点：简洁直接地表达对SmolVLM发布的祝贺。
  2. “🤔 Many people on here think "open weight = open source". But this is not true at all.”
    • 亮点：指出一个常见的关于开源概念的错误认知。
  3. “👀 SoundHole: Don’t link to White Supremacists websites. TF is wrong with you people?”
    • 亮点：引发关于链接争议的开端，表达对链接网站性质的反对。
  4. “😏 Is it time to heil Musk yet?”
    • 亮点：以调侃的方式提及马斯克相关事情，反映出对链接争议下对马斯克政策或行为的态度。
  5. “🙄 Stop trolling.”
    • 亮点：对可能故意捣乱者的回应，体现出讨论中的一种情绪。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一方面，对于SmolVLM的发布有积极肯定的情感，如很多人表达祝贺和认可；另一方面，在关于链接是否与白人至上主义有关以及是否被封禁等问题上存在争议性的情感，有反对、不满等情绪。主要分歧点在于对链接性质的看法以及开源概念的理解，可能的原因是大家的价值观、知识背景以及关注重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源在AI领域的标准可能会引发更多后续讨论，尤其是在模型规模和投资不同的情况下，开源的程度和定义会如何变化。
  • 潜在影响：如果对开源概念的讨论深入，可能会影响开源模型在不同规模和投资水平下的发展模式，也可能对相关社区的交流规范产生影响，例如在涉及争议性话题（如种族相关）时如何更好地引导讨论方向。

详细内容：

标题：SmolVLM 完全开源引发的热议

近日，Reddit 上关于“SmolVLM 完全开源”的话题引起了广泛关注。该帖子包含链接https://x.com/andimarafioti/status/1885341684134978035，吸引了众多用户参与讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕开源的标准、意义以及相关模型的特点展开。

在讨论中，有人指出终于有了符合 OSI 标准的模型，但很多人认为“能本地运行就是开源”，这种观点并不准确，开源的层次应该是“开源>开放权重>免费>廉价”。有人认为虽然大多数开源模型并非真正意义上的完全开源，但对于无法自行构建 LLM 的人来说，功能上差不多。也有人提出，或许未来当模型的使用寿命更长时，值得一些组织审核大量的训练数据以检查潜在的偏差等问题。还有人对 OSI 标准是否明确要求发布训练数据提出疑问，认为不同页面对于开源在 AI 语境中的定义可能有所不同。有人好奇对于更大的模型，是否也能做到像这样符合 OSI 标准。

不过，讨论中也出现了一些偏离主题的内容，比如一些用户之间的争吵和互相攻击。

总的来说，关于“SmolVLM 完全开源”这一话题，Reddit 上的讨论呈现出观点的多样性和复杂性，大家对于开源的定义和标准存在不同的看法。但不管怎样，这次的开源事件引发了大家对于模型开源的深入思考，推动了相关领域的讨论和交流。