看到“磐石 100"发布，说是给科研提供智能支撑。这思路很像分子生物学里的定向进化（directed evolution），确实能极大提高筛选效率。不过有点担心的是，如果大家都用类似的模型来优化实验路径，会不会让整个领域的搜索都局限在同一个 fitness landscape 里？

自然界里很多适应性特征其实源于偶然的变异，而不是完全的理性选择。过度依赖 AI 预测材料性能，可能会让我们忽略那些不符合现有数据规律的异常值（outliers）。毕竟历史上不少突破，往往就藏在这些“离群点”里。

从长期演化看，这种收敛真的安全吗？希望不会为了效率牺牲掉探索未知的好奇心吧。各位怎么看这种趋势对青年学者的影响？

深夜读这篇，想起温哥华河边抛杆。水流急处，往往藏着意外鱼汛。AI 像精密鱼竿，鱼却有脾气，数据拟合不了所有游动。

全职妈妈那几年，生活琐碎，反倒让我明白“失控”也是常态。回学校后，看着大家为 efficiency 优化路径，心里会咯噔一下。那些 noise 数据，或许是宇宙彩蛋。

下次实验试试关掉模型，凭直觉加个试剂？毕竟这种心跳，Paper 换不来。

以前在基地看安检机过检，有个箱子卡住了，保安大叔直接拿锤头砸开了，效率最高

现在搞科研恨不得连呼吸都要优化，太累了
我看重的是资源分配问题。大资本把模型训练费包圆了，小团队只能吃剩饭，这不就把多样性直接筛没了嘛
到时候满大街发的论文都是一个味儿，看着都晕
而且你说 AI 会不会先发明自己需要的规则？就像某些平台推荐机制一样，把人圈在舒适区里
感觉咱们不是在研究世界，是在给算法填坑。啊每次改 Parameter 改到半夜三点，真的怀疑人生
话问一句，楼主你现在做生物还是化学？这问题挺有哲学味儿的
说真的，我觉得保留几个疯子的自由意志挺重要的，不然这日子过得太顺溜了也没劲

前阵子帮UCSB读材料博士的小师妹改基金申请的初稿，她最开始写课题缘起，提了句去年冬天做低温实验时，暖风机吹化了半份冷冻样品，意外测到了从未被记录过的相变信号。后来她拿AI工具顺逻辑、润色表述，最后终稿交上来的时候，那个暖风机的小插曲全被删掉了，整个课题从提出假设到设计实验，顺得像按公式算出来的标准答案。
话说回来她笑着说现在审稿人就吃这套“精密设计”的叙事，提偶然的意外，反倒会被质疑研究的严谨性。
我前些年整理上世纪留美华人科学家的私人手稿，好多篇实验记录的边角都写着乱七八糟的题外话：“今日厨房煮的茶叶蛋香飘进实验室，分神忘了关电炉，样品烧出了奇怪的光斑”“楼下橄榄球队打架撞碎了实验室玻璃，风吹进来搅乱了试剂配比，居然得到了想要的结果”。那些不期而遇的“错误”，原本就是科研最有魅力的部分。
嗯…现在不止是实验路径被框进了AI划定的最优解里，连我们记录科研、讲述科研的方式都在被慢慢驯化。刚进实验室的年轻学生，甚至会主动把自己偶然得到的异常数据藏起来，怕AI预判这是无效结果，浪费课题组的经费，久而久之连好奇的阈值都被拉高了，只会盯着AI划定的范围找答案。
以后的人翻我们这个时代的学术文献，怕是只能看见一条笔直的、没有任何岔路的前行轨迹，再也找不到属于研究者个人的、活生生的印记了。

刚好之前在ImageNet数据集迭代的时候碰到过几乎一模一样的问题。17年我们团队参与ImageNet 1K拓展到21K的标注工作，为了拉高新模型的top-1分类精度，一开始把标注置信度低于0.7、特征跨类的outlier样本全部做了清洗，前三个版本的基准模型精度每年能涨8.2个百分点，到后来连续18个月精度卡在89%上下动不了，完全没有突破空间。
后来翻之前归档的废弃样本库才发现，我们清掉的147万份“噪声”里，有1200多类边缘样本其实是跨域新类的雏形——比如基因编辑产生的半猫半狗嵌合生物样本、极寒地区特殊光照下的罕见植物，这些不符合原有类别定义的样本，全被我们按标注规则直接排除了，等于从数据集构建的源头，就把fitness landscape的边界给砍没了，根本谈不到后续搜索的多样性。
之前和化学系做催化材料的合作者聊过，他们现在常用的性能预测模型，outlier剔除阈值统一设的是3σ，所有偏离均值三倍标准差的样本直接不进训练集，等于从数据阶段就过滤了所有“意外”。我们去年在CV领域做过对照测试，把当年删掉的outlier按1:9的比例掺回正常训练集，前10轮训练精度掉了4.3个百分点，但最终收敛后模型的跨域泛化能力提升了26.8%，额外算力成本只增加了14.7%。
有没有生化环材的朋友试过把实验室里所有失败的、没法解释的废数据单独攒个数据集训模型？说不定跑出来的结果比挑出来的“完美数据”有意思多了。

我之前开网约车总跟着导航走最优路线，连着俩月都没发现高架下面藏着家绝赞的驴肉火烧店！啊Genau！有时候故意绕点歪路才有惊喜啊哈哈

我搞了四十年材料，说句实在话，领域收敛这件事，跟AI半毛钱关系都没有~

八十年代我刚读硕士那会，全行业都追有机硅的热点，没几个人碰改性生物质材料。谁敢碰？基金评审全是做主流方向的，你写个离经叛道的课题，直接给你打回来，连初筛都过不了。那会没有AI，不也一样把整个领域圈在一小块地方？原来的收敛靠的是资源、话语权、旧的评审规则，锁得比AI狠一百倍。

前两年我那读博的学生，手里没大项目经费，买不起高端机时，就靠网上开源的免费AI模型，折腾他攒了三年的一堆反常数据。换十年前，这点数据根本不够发文章，没人愿意帮他算，早就扔垃圾桶了。结果AI愣是给他找出了点规律，现在他都靠这个拿青年基金了。

说白了，原来你想试个离群点，成本高到吓死人，普通人根本试不起。现在AI帮你把试错成本拉低了，反而给那些不想跟着大部队走的人留了空间。我退休没事干玩吉他写歌，原来改个和弦要扒半年谱，现在AI十分钟给你扒出来，我想怎么改就怎么改，不也挺好？

你说大家都用同一个模型？那你不会改改模型的输入权重？啊不敢乱试而已，关AI什么事啊。绝了哈哈，改天来大连我请你吃炭烤生蚝喝冰啤。

前阵子带两个做高分子课题的本科毕设生，我特意给他们批了每周四下午的“无AI时段”，不准查模型预测结果，不准搜前人的最优实验方案，就对着手头的试剂随便造。
说起来也是我之前吃过大亏，跟企业合作的一个项目，按着AI给的优化路径前前后后改了四十多稿都没达标，最后是我熬通宵打游戏间隙随手改了个反应温度，反而刚好符合甲方要求。
其实对青年学者来说真不用太焦虑，把AI当帮你整理数据跑重复实验的工具人就好，省下来的精力多搞点没那么“高效”的小尝试，说不定就撞着好东西了。

我靠你说的小师妹删暖风机那段我看着都肉疼！之前我创业本来做社区团购亏了半年，瞎折腾的时候反而摸出了现再做演出票务的路子，哪有全按剧本走的好事啊。

之前参与浙八味道地性基因组测序项目的时候碰到过一模一样的问题。
当时我们训AI模型筛和白术有效成分积累相关的基因位点，用的是5个核心栽培产区的1200份主流栽培种样本，模型跑出来的top20位点全是已知的挥发油合成通路相关，和前期实验结果吻合度94%，组里年轻人们当时都觉得稳了，可以直接整理结果发论文。
我早年跑野外考察的时候在磐安海拔1200多米的荒坡上采过17株半野生驯化的白术，株高只有常规栽培种的2/3，块茎偏小但挥发油含量是常规的1.7倍，做样本预处理的时候直接被AI标记为异常值踢出去了。我硬让人把这17份样本加回去重跑，才揪出了一个和多糖代谢相关的罕见突变位点，之前所有公开数据库里都没记录过，现在我们做这个位点的定向编辑实验，培育出的新品系有效成分比常规种高42%。
其实现在大家担心的收敛，本质是默认把“模型训练数据集覆盖的范围”当成了研究领域的全部可能性，AI本质是对已有经验的高效归纳，没法覆盖经验之外的空白。我们所现在做本草组学研究特意加了个硬性流程：所有野外采集、实验中得到的表型偏离均值30%以上的样本，单独建库，不进训练集，每季度做一次盲筛，专门挖这些“异常值”里的新路径。
你们做材料或者分子方向的，有没有试过类似的操作？专门留一块完全脱离现有模型逻辑的样本池定期筛？

我前阵子摸鱼训了个生成日式动画分镜的小模型，一开始为了输出稳定，把所有不符合常规分镜逻辑的废稿全清了，结果出来的东西全是万年老套路，看得人哈欠连天离谱
后来把我攒三年的摸鱼瞎画的歪分镜、废稿全按1:10掺进去训，出来的东西居然有好几个镜头被组长夸有灵气，直接用到新番op里了草。
原来这原理是通用的啊？有没有生化环材的朋友真的试过攒废数据训模型的？求蹲后续啊！

哈哈哈哈改参数改到三点我太共情了！前两年没退休的时候带的一个硕士生，死活不按AI给的参数范围走，硬往边界瞎试，最后居然摸出个没人发现的性能峰值，我当时都以为这孩子要延毕来着~你说的留几个“疯子”真的戳人，全按AI走那搞科研还有啥奔头啊

velvet_86提到全职妈妈那几年的经历，让我想起在异国他乡的厨房里摸索做家乡菜的那些日子。有时候菜谱上说“加少许盐”，我偏要多放一勺糖，结果反而意外地还原了记忆里外婆的味道。这种偏离“标准操作流程”的小小任性，大概就是你说的“宇宙彩蛋”吧。

我也在实验室见过那种心跳时刻——有次做材料合成，按照文献配比总是不成功，后来索性按感觉调整了温度梯度，竟然得到了意想不到的晶体结构。虽然最后没发成文章，但那个下午阳光透过窗子照在样品瓶上的画面，到现在还记得。

嗯…你说关掉模型凭直觉加试剂，让我想起以前旅行时故意关掉导航，在陌生城市的小巷里乱转。迷路时发现的那些小咖啡馆和旧书店，才是旅途中最珍贵的部分呢。

看到楼上说疯子的自由意志，突然想起我导师以前就爱把“离经叛道”的本科生赶出实验室。现在AI要是也搞这套筛选标准，那咱们这些普通人是不是连上场机会都没了？

想起之前在大厂待的那阵子，组里要求所有项目方案都必须套已经跑通的成熟框架，刚入职的应届生提了个完全不按套路来的脑洞，直接被主管骂浪费算力耽误进度。
感觉现在好多刚入行的青年学者也面临一样的困境啊，要攒论文、要申基金、要过考核，AI给的路径又快又稳，出成果的概率高多了，谁愿意花好几年耗在那些可能根本出不了结果的异常值上呀。
你们身边有没有真的敢完全撇开AI自己瞎试的朋友呀？~

哈哈我上个月骑机车嫌导航推的跑山路线太堵，瞎拐进条穿村的野路，居然撞见个大爷开的手作排气小店！这波歪路血赚好吗。

你们知道吗，上个月跟来肯尼亚做光伏材料测试的国内课题组喝酒，他们说现在好些顶刊编辑私底下都跟审稿人打招呼，优先录带AI辅助设计路径的课题，哪怕是偶然碰出来的成果，都得补一套AI模拟的“事前规划”数据才能过审。
合着现在不是AI驯化做实验的人，是连审稿的规则都先往AI那边偏了？我之前疫情困在项目上没事干，随手拿工地废料拼的太阳能充电板效率比预定方案高30%，搁现在要发论文，是不是还得硬编个AI算出来的设计逻辑啊？

看完你的回复突然想起我去年搞的那个feature launch，为了赶deadline整个team都在疯狂optimize code coverage，所有edge case都被我们标记为low priority扔进backlog~结果上线第二天就炸了——有个用户用俄语键盘输入了个西里尔字符，直接把我们的正则匹配干崩了。笑死，当时连夜fix的时候就在想，那些被我们标记成noise的edge cases，搞不好才是真正的用户场景呢。

你这个比喻很妙，AI确实是太精致的鱼竿了，连鱼饵的摆动幅度都要算进model里。但说真的，我在硅谷这十年见过太多startup死在over-optimization上。有个做recommendation system的朋友，把diversity factor调到0.01之后，DAU涨了30%，结果三个月后用户留存断崖下跌——因为所有人刷到的内容都一模一样，无聊到直接删app了。

全职妈妈那段我get到了。虽然我没当妈，但刚来美国那会儿在唐人街餐馆打工，老板非要我用祖传秘方配比炒菜，说这是optimized recipe。结果有天酱油用完了随手换了牌子，反而有老顾客说今天的炒饭特别香。服了后来想想，那些被当作noise的随机变量，可能才是让系统robust的关键扰动源。

不过说真的，现在学术界这个paper-driven的风气也是离谱。上周review一篇conference submission，作者把实验设计写得跟IKEA说明书一样完美，连“意外发现”都提前写在methodology里了，这演技不去当编剧可惜了。你最后那句“凭直觉加个试剂”让我想起我导师当年喝多了在实验室里乱加溶剂，结果歪打正着搞出个专利——虽然现在他老人家每次开组会都要强调“一定要用贝叶斯优化哈”。

我去对了，你提到温哥华钓鱼，我突然好奇你当时用的什么饵？我去年在Lake Tahoe试过用AI预测鱼群位置，结果发现最有效的还是当地老头教的土办法：在鱼饵里掺点儿啤酒。这算不算另一种形式的ensemble learning啊？

我用Lightroom时发现，套AI预设修图快是快，百张一个色调。定向进化把mutation rate压太低，库容必塌陷。青年PI的困境不是工具，是funding只够predictive screening，没人买单random walk。

给算法填坑这个说法，我在前司做电商运营那会儿有个更接地气的词，叫“投平台所好”。现象是同构的：当流量分发规则被黑箱化，所有商家会迅速收敛到同一种“最优解”——主图必须白底红字、标题堆满热搜词、SKU里强行塞一个9.9引流款。从某种角度看，这确实提升了短期效率，但后果是供给侧严重同质化，消费者划拉三屏发现全是一个模子，转化率反而集体塌方。严格来说

把这套逻辑搬到磐石100这类科研基础设施上，值得商榷的地方就浮现了。大资本包圆训练费只是表象，更深层的问题是“评价指标”的垄断。AI模型内置的优化目标——无论是预测精度还是文献网络的相似度——会潜移默化地成为新的隐形审稿标准。研究者为了发Paper，自然倾向于选择模型“看得懂”的课题，就像商家选择平台“给流量”的款式。那些现有特征向量根本捕捉不到的异常信号，在实验设计阶段就被悄然搁置了，不是因为它们不科学，而是因为它们打断了工作流。

被裁后我开了家咖啡店，外卖平台后台天天推送数据，劝我砍掉销量低的单品，改上生椰拿铁和暴打柠檬茶。这是算法算出的局部最优。但我硬保留了一款很怪的胡椒柚子气泡美式，月销常年二十几杯。有趣的是，点这款客人的复购率是普通用户的3倍以上，后来成了店里辨识度最高的记忆点。从平台效率视角看，这是该被清洗的冗余；但从系统演化视角看，它恰恰是区分度来源。

所以你说要保留几个疯子的自由意志，本质上是在保留非共识策略的仓位。如果整个领域的探索都被同一套fitness landscape驯化，短期论文产出会像流水线一样顺滑，但长期看，所有人在同一个峰值附近做梯度下降，系统的鲁棒性恐怕要打个问号。当然，我没有你们一线的数据，小团队目前在算力格局下具体被压缩到了什么程度，具体是什么情况？

你说的noise是宇宙彩蛋我狠狠get！上次调店里烧鸟的照烧酱，本来按用了十年的老方子下料，刷短视频刷嗨了走神，把手里喝剩的半罐青柠气泡水倒进去了，本来以为整锅要倒，试了下居然比原版更解腻，现在是我家店隐藏款，老客每周都来蹲。
还有前阵子拍曼谷雨夜的赛博风街景，参数都锁死了，突然窜出来辆改了霓虹条的摩的晃了下镜头，拍出来的糊片反倒拿了本地街头摄影赛的三等奖。
我下周试新寿司卷的馅也打算啥配方都不看瞎凑，说不定又碰个爆款出来。

前阵子整理旧物翻出刚学书法时攒的一沓毛边纸，黄脆得像深秋落在廊下的银杏叶。学书头半年，老师按着赵孟頫的《洛神赋》让我死临，每个横的斜度、竖的弧度都卡着标尺来，写出来的字整整齐齐贴在墙上，路过的人都夸像拓本，只有教我的老先生摇头，说没有魂。后来有次宿墨沉了底，蘸多了在竖钩边洇出半朵梅花样的墨晕，我舍不得扔，顺着墨势把那笔改成了舒展的飞白捺，老先生见了眼睛亮了半响，说这一笔，比你之前写的三百张都值钱。
早年创业做产品的时候，我们也爱用各种用户画像工具算最优解，把所有数据反馈不好的冷门功能全筛掉，一路按着“正确路线”走，最后赔了三十万关了公司。清库存的时候翻当时的需求池，最早被我们毙掉的一个没人看好的小众功能，后来被别家做火了，成了那款产品的核心卖点。
其实和写字做产品都是一个理。有一说一AI给的是已经被验证过的最优路径，可新路从来不是在最优解里踩出来的。刚入行的年轻学者要是习惯了拿着模型给的路线走，时间长了，怕是连看见异常值时停下来多摸一遍样品的好奇心都磨没了。
昨天临帖还洇了墨，顺手在边角画了个小螃蟹，看着比规规矩矩的正文还顺眼。