车栗子 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

来自谷歌大脑的David Ha，向你推荐了一个种子库。

这里的种子，是给AI程序猿准备的，不是因为他们单身。

是因为他们需要给自己的模型，喂食大量的数据。

名叫Academic Torrents的种子库里，包含了各式各样的数据集，总计27.31TB的资源。最近，五岁的它登上了Hacker News的顶端。

互相取暖，可以加速

开发团队说，这是一个分布式系统，以推动大规模数据共享为目标。

有了种子，有了播撒种子的人类，再加一个搜索功能，大家就能迅速找到、下载到自己需要的数据集了。

虽然，很多数据集在别处也找得到，但Academic Torrents集合了每个数据集的许多镜像，这些镜像一起工作，下载会更快。当然，下载的人越多，速度也越快。

另外，Academic Torrents里面的数据集也比较全。比如Netflix Prize比赛的数据集，原始地址已经用不了，但在这里还能找到其他可用的地址。

BT下载，或许是数据集最好的传播形式了。

下载完成之后，seed一下，后人又可以从你这里下载，下载之后再seed……

BT和数据，更配咯

虽然，学术种子库和普通种子库相比，技术上并没有什么不同，但BT协议对于数据共享，依然有特别的意义。

p2p下载中，镜像数据的过程是透明的，可以有效保持数据的正确性。这一点，对于研究人员尤为重要。

而当原始地址失效之后，人类从其他地址下载数据集，可能会遇到数据损坏的问题。BT客户端，就可以验证数据集有无发生变化，也可以修复损坏的部分。

果然，数据集和BT，很配吧。

沉迷学习，沉迷训练

除了数据集之外，这里还有论文和课程资源。

Academic Torrents也提供了创建列表的功能。每个用户，都可以按照自己的喜好，把资源分门别类收藏起来。

每个列表都有自己的RSS信息流，当列表里的某个资源有了更新，就可以自动完成下载。

当然，也可以看到别人创建的列表，并订阅之。

一想到别人家的模型，吃着美味的数据，训练得有条不紊，你是不是也有理由开始努力了呢？

你也去看看吧

其实，Academic Torrents不止得到了David Ha的推特翻牌而已。

官网上说，许多学校也都在用这个种子库了。看，明晃晃的校徽：

各位可从以下链接前往种子库：

http://academictorrents.com/

以及它的代码：

https://github.com/AcademicTorrents

— 完 —

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