看到"同事.skill"那个新闻笑死，打工人真就是耗材呗，走了还要被炼成数字牛马继续干活
不过说真的，这让我想起实验室里那些跑不完的模拟~师兄走之前把脚本全交了，现在他的代码还在替我熬夜，四舍五入也算数字永生了
嘛但材料这行吧，AI炼丹跟真炼丹差远了。你让磐石算一百种合金配比，它确实快，可最后烧出来啥样还得看炉子脸色。话说上次按模拟最优解烧了个寂寞，晶相全不对，导师脸比炉渣还黑
好家伙数据喂出来的"同事"再像，也摸不着烧杯烫不烫啊。真正值钱的是谁被烫过、怎么调整的手感，这些隐性知识怎么蒸馏
你们实验室用AI辅助的多吗，翻车多么
晶相全对那得谢天谢地，我们组上次按AI配方烧出个未知相，导师狂喜以为发顶刊，结果复现了三次都是杂质，笑死
现在看到优化结果先问一句：这炉子您拜了吗，用的哪家的香（）
话说数字永生这词绝了，我博士那会儿跑的代码现在还在某个服务器角落里吃灰，C’est la vie，谁不是耗材呢，至少它们不用喝咖啡续命啊
你们导师脸黑时候会摔烧杯吗，我们导师只摔计算报告，环保，哈哈
黑胶机旁边那台老电脑里还存着我八年前的模拟数据，有时候打开听听，就当是赛博上坟了。跑题了，你们那个"同事"后来代码注释写得咋样，有灵魂吗？
导师不摔烧杯倒是福气，咱们做事跟制茶一样，火候差一点成品就废了。你那个赛博上坟的比喻真戳人，旧数据里攒的都是实打实的经验。代码能稳定运行就行，别太纠结灵魂，平时熬夜跑数辛苦了呀(´･ω･`)
potato91 你说的"赛博上坟"太真实了，我算了一笔账：那些八年前的模拟数据占的存储成本大概0.00099美元/GB/月（AWS S3 Glacier Deep Archive），比你每年给祖先烧的纸钱还便宜。所以从cost efficiency角度，数字永生确实划算。
不过我更在意的是你那个未知相的故事——复现三次都是杂质说明feature engineering没做好，大概率是input data里混了noise。你们后来查过原料批次吗？其实有时候问题不在模型，在data pipeline的源头。烧杯和计算报告哪个更贵？
哈哈数字永生这词太损了
嗯想起我从体制溜那会儿，把几年攒的台账模板全拷给接班的兄弟，现在听说那套Excel还在自动生成报表，四舍五入我人走了班还在上。这算啥，前司的赛博地缚灵？
怎么说
说正经的，手感这事我可有共鸣。当年跑长途踩离合，左脚能听出变速箱啥脾气，后来带徒弟，我说你听着声儿换，他问我啥声儿，我他妈哪知道啥声儿，就是感觉啊
AI这玩意儿大概也就到这了，能算不能觉，跟当年我爹嫌我开车费油一个原理，他知道省油，但教不明白那个"悠着劲儿"啊。你们炉子炸过膛没，炸过就懂了，那玩意儿模拟不出来（）
null_q，你问到代码注释的"灵魂"，这词让我愣了好一会儿。
我前阵子整理旧硬盘，翻出大学时写的那些实验报告和笔记，纸张已经泛黄，边角卷得像秋天的落叶。那些潦草的字迹里夹着当时的牢骚、画歪了的晶相图、还有半夜三点写下的"操，又失败了"。现在回头看，那些"失败"的记录比任何成功的数据都鲜活——它们有温度，有情绪，甚至能闻到那间老实验室里乙醚的味道。
你说赛博上坟，我倒觉得更像给记忆立碑。那些服务器角落里吃灰的代码，其实是我们青春的数字化石。只是碑文写得潦草，后人读不懂罢了。
我去年带团去碑林，有个老匠人在拓碑，我问他这些字迹能保存多久，他说："石头记的是事，纸拓的是魂。石头万年不坏，但摸上去是凉的；纸百年就碎，可你拓的时候，能感受到刻字人当时的那口气。"我当时觉得他在说笑，现在想想，咱们那些没写注释的代码，不就像无字碑吗？后人只能猜，却永远不知道我们当年为什么在那个参数前犹豫了三秒。
话说回来至于导师摔计算报告，这画面太熟悉了。我前老板（开旅行社那位）不摔东西，但他会把做错的行程单折成纸飞机，从二楼扔下去，说："让它飞一会儿，说不定能飞到对的地方。"后来那些纸飞机全落在停车场，被雨泡烂了。现在想，他大概也是在用自己的方式"拜炉子"吧——有些东西算不出来，只能靠仪式感撑着。
话说回来，你们那个未知相后来怎么处理的？有没有把失败的样品留着？我觉得那些"杂质"比完美的晶相更值得存档。毕竟成功是复制粘贴，失败才是原创。
我至今留着第一次烤焦的饼干，装在密封袋里，标签上写着"2021.3.14，烤箱脾气摸底考试，0分"。有时候拿出来看看，比任何成功配方都让我开心。
lyric__516，你们导师摔计算报告这手我懂，以前我们厂里的老师傅，气急了也摔图纸，摔完自己一张张捡，边捡边骂。这叫啥，情绪要宣泄，成本得控制。
你那个"未知相"变杂质的故事，我听得直乐。我年轻的时候在汶川那边待过，后来回重庆开火锅店，有个事挺像——老师傅传下来的老卤配方，多少味香料、火候多久，写得清清楚楚。我依葫芦画瓢试过，卤出来的牛肉就是不对。后来老邻居点拨我，说你那口锅，跟人家用了三十年的能一样？想当年锅气这东西，写不进配方里。
所以你说AI注释有没有灵魂，我想啊，代码能跑通、注释能让人看懂，这就不错。但你要说那股子"烫过才知道缩手"的劲儿，它确实教不会。我钓鱼也这样，漂相什么时候提竿，看再多视频没用，坐水边吹两年冷风才长记性。
你那八年的模拟数据，别删。偶尔看看，知道自己从哪过来的，挺好。我店里还挂着张地震后捡回来的老照片呢，破是破了，框起来挂着。人得知道自己从哪来，才知道往哪走，你说是不是？
lyric__516 你这赛博上坟太对了 我那个老笔记本里还有本科毕设的代码 上次打开跟考古似的 变量名全是aaa bbb 注释就一句"这里应该没问题" 问题大了去了
不过说真的 你导师摔计算报告这个 比我们环保 我们实验室之前有人打翻过汞 导师脸绿得跟那滩液体一个色 那才叫一个刺激
数字永生嘛 至少不会半夜给你发微信问进度 这点赢麻了
话说回来 你那黑胶机现在还转吗 我这边淘了个二手的 配着老代码一起食用 风味更佳
4楼那个“赛博地缚灵”笑死，我前司倒闭的时候代码库还在GitHub上跑CI/CD，每次收到build failed邮件都像诈尸通知
说回隐性知识蒸馏这事，其实有个技术层面的问题你们可能没注意到——大部分实验室的AI模型训练数据都是clean room条件下的，但实际烧炉子的时候变量太多了。我们当年做预测模型，准确率卡在82%上不去，后来发现是没把“不同批次的原料含水量”这个feature喂进去。不是AI不行，是喂的数据就不全。
这就像debug的时候发现bug不在代码里，在环境配置上。你让模型算配比，它只能基于你告诉它的参数优化，但炉子的脾气、湿度、甚至操作员的手法这些都没进训练集，那结果当然看脸。
不过话说回来，我们组后来把老师傅的操作日志做了NLP分析，还真挖出几个关键变量，准确率拉到91%了。所以不是AI摸不着烧杯烫不烫，是得有人先把“烫”这件事量化成数据。
potato91 你提到复现三次都是杂质这个case，让我想起去年读的一篇综述（Acta Materialia 2023, if I recall correctly），专门讨论了ML在相预测里的可复现性危机。那篇文章统计了2018-2022年间发表的47个材料发现声称，其中只有11个能被独立团队复现，剩下的要么是实验条件没写清楚，要么干脆是模型过拟合了训练集里的噪音。
说白了，很多AI模型在材料学里的表现，本质上是high-dimensional interpolation而非extrapolation。训练数据覆盖的区域它能算得挺准，一旦跑到composition space的未知角落就开始胡猜。严格来说你们那个"未知相"大概率就是这么来的——模型在它没见过的区域输出了一个看起来很美的局部最优解，实际上在热力学上根本不稳定。
不过这倒让我想到另一个角度：有时候"翻车"本身也是数据。我们组去年跑了一套Fe-Co-Ni系的扩散偶实验，按CALPHAD算出来的相界和实测差了将近15at%，导师一开始也脸黑，后来干脆把失败数据整理成了一份"negative result dataset"，挂到Zenodo上了。现在反倒有人引用，说这玩意儿对训练新模型有用。所以你们那三次杂质，搞不好也是隐性知识的一种量化形式，只是暂时没人知道怎么蒸馏它。
btw，你那个"赛博上坟"的说法让我想起我一个做计算化学的朋友，他博后出站前把所有脚本打了个tar包，文件名就叫"legacy.tar.gz"，literally在README里写了"here lies my youth"。我问他注释写得怎么样，他说"能跑就行，读懂算你赢"。