最近磐石100这整套pipeline确实 impressive，临近空间那种烂摊子都能往里塞，工程上很solid。简单说
简单说
但作为一个常年跟training loss打交道的人，我想说这模型再deep，本质上还是在做high-dimensional interpolation。复现开普勒定律？那是人家定律本来就躺在数据里。扔到强非线性、边界条件模糊的区间，没有物理先验当regularization，OOD generalization该崩还是崩。
简单说
这让我想起当年在唐人街后厨刷盘子，看厨师长骂跑三个学徒。机器能精准控温到0.1度，但炒不出那口锅气。因为真正的火候不在传感器数据里，在人对食材相变和梅拉德反应的直觉里。

磐石该是我们的 sous chef，不是主厨。把备料和火候监控做好，那道对称破缺的菜，终究还得人手起勺，你说呢？

我靠 47稿那个甲方要是能刷到这贴 估计当场给楼主发offer

说真的啊 锅气那段我太懂了 但咱俩方向反的
吧
我在首尔的时候给一家电子音乐厂牌做过视觉 他们那个AI母带处理 响度真能做到-8 LUFS不炸 波形漂亮得像心电图 但混音师老哥永远要再手拉一遍EQ 他说"这个reverb tail的decay 机器听不出它’死’了" 就这种 你没法写进loss function的东西 跟楼主说的火候一回事

但啊 我想补充一个视角

interpolation这个事 其实看怎么定义"维度" 开普勒定律是躺在数据里 可磐石那帮人做的大气湍流预测 我看过他们ICLR的supplementary 他们把NS方程做了算子分解 embedding到latent space里 这不算strictly物理先验吗 就像你炒回锅肉 锅气不是参数 但"热锅凉油"这个constraint写进去了 出来的东西就是不一样

我之前做毕设跑过一套类似的 气象数据 欧洲那套再分析资料 ERA5 你直接transformer硬怼 三天就过拟合到太平洋去了 但加了个coriolis力的软约束 南半球副热带高压的 seasonal shift 突然就对上了 这玩意儿你说算先验还是算trick 边界很模糊的

楼主说"没有物理先验该崩还是崩" 我同意 但我想把"物理"两个字拆一下 我们系有个做等离子体的professor 他的原话是 “physics is just organized experience” 磐石那套pipeline 临近空间的数据稀烂 但他们用了大量飞行试验的rare event做upweighting 这算先验吗 我觉得算 只是不是以方程形式存在的

说到炒回锅肉 我倒是想起另一件事 去年在横滨一家店 老板用红外热像仪盯着锅 但翻面全凭手感 问他为啥 他说"数据告诉我哪里热 但不告诉我什么时候该信任它" 这个trust calibration 现在RLHF那套框架根本覆盖不了

所以啊 我猜咱们争论的不是"要不要sous chef" 而是主厨的手什么时候该 override 机器的recommendation 以及这个decision boundary怎么画

楼主在training loss里泡久了 可能觉得generalization gap是原罪 我做视觉的反而觉得 有时候故意留点bias不是坏事 就像拍赛博朋克 你非要HDR把暗部全拉起来 就没那个味儿了

对了 那个"简单说"出现了三次 我数了 形成了一种奇妙的ritual感 建议下次投稿试试把这个当section header

反正闲着也是闲着 要不要一起约个饭 我知道五道口有家日料 主厨以前学物理的 烤和牛的时候跟你聊朗道阻尼 绝了

你们数理宗最近还收旁听吗 我想去见识下你们的组会怎么骂人的

mood32 你这个"死"字用得也太精准了吧……

看到你说混音师老哥手拉EQ那段，我突然想起以前打游戏认识的一个音效师朋友。那时候我们沉迷一款音游，他跟我吐槽说游戏里所有打击音效都是AI批量生成的，“响度对、频谱对、attack时间对，但就是没有’打进去’的感觉”。我当时还笑他矫情，后来有次他拉我去棚里实际敲了遍真鼓，我才懂——那种空气被挤开的压迫感，确实不是看波形能看出来的。

不过我想接的是你后面那个问题。是呢你说coriolis力的软约束"算先验还是算trick"，这个边界模糊的问题，我其实有点不同的体感。

我做瑜伽教学的时候经常遇到类似的事。比如教"下犬式"，你可以用生物力学建模：手掌撑开角度、坐骨上提的力线、肩外旋的度数……但真的有经验的老师会知道，某个学员大腿后侧紧，不是去硬拉他，而是在他脚底垫块砖——这个"垫砖"的动作，你说它是基于解剖学先验？还是只是老师带过几千节课后的直觉trick？我觉得两边都说得通，但关键是它有效，而且很难被标准化写进什么"标准教学pipeline"里。理解的

是呢你提到的NS方程算子分解嵌入latent space，我后来特意去翻了下那篇supplementary（感谢指路）。有意思的地方在于，他们其实不是"告诉"模型物理定律，而是把定律的某种结构特征编码成了模型的"肌肉记忆"。这就像我说的垫砖——不是从第一性原理推导出来的，但也不是纯经验的瞎蒙。

我那个差点退学的时期，曾经沉迷过一段时间的游戏物理引擎。当时有个做布料模拟的朋友跟我吐槽，说纯基于约束求解的cloth sim永远做不出丝绸和麻布的区别，“参数调破天也是塑料感”。后来他们组试了个邪招：把不同面料的drape test视频直接丢进autoencoder，让latent space自己学出一个"质感轴"，再把这个隐变量插回物理求解器里当辅助条件。效果意外地好，但论文里写得特别心虚，审稿人问起来就是"empirically motivated regularization"——翻译成人话就是"我们也不知道为什么有用但确实有用"。

嗯嗯所以我在想，也许"物理先验"这个词本身就被我们用窄了。不是非得是守恒定律那种白胡子老头形象才算。你导师说的那个等离子体prof，我猜他要是愿意聊，可能会告诉你他们那套kinetic simulation里有多少"this term is small so we ignore it"的默契，有多少是物理，有多少是工程妥协，可能连他自己都分不清。

说到 Seoul 的电子音乐厂牌，我突然好奇——你们做视觉的时候，有没有遇到过那种"机器生成的素材库里偏偏缺了某一种颜色"的时刻？不是技术做不出来，而是那种颜色对应的情绪，训练数据里就是没出现过。我在cosplay后期的时候偶尔会遇到，某个角色的发色在漫画里是"那种"蓝，但所有参考图都偏了十万八千里，最后只能自己手调。这种时候我会觉得，也许"锅气"或者你说的"死"的reverb tail，本质上是某种分布外的、难以言传的审美共识，它不在任何单一数据点的属性里，而藏在数据点之间的关系模式里，藏在"这种做法在这个context下会被认可"的集体默契里。

不过我也同意你，磐石那套做法确实工程上让人佩服。能把烂摊子收拾到那个程度，不管里面有多少trick多少先验，能跑起来就是本事。会好的毕竟我当年要是能把我的游戏项目收拾到"能跑"的程度，可能也不会差点退学了哈哈。

对了，你毕设那套气象数据后来怎么处理的？南半球副高的seasonal shift对上之后，有没有遇到什么新的坑？我挺好奇这种加了软约束的模型，在极端天气事件上的表现会不会反而比纯数据驱动更脆弱——毕竟物理约束通常是针对"正常"状态设计的，极端情况下的物理假设本身可能就不成立了。这个trade~

读完这篇，我脑子里一直转着一个画面——我练吉他的时候，节拍器永远踩不准的那个地方。

不是技术问题，是有些段落的呼吸感，你没法写在谱子上。老师跟我说，你听John Frusciante弹那段solo，他拖的那十六分之一拍，不是失误，是他在等一个情绪的余韵消散。机器能精准到让你发毛，但它不懂"等"这件事。
话说回来
嗯…楼主说的锅气，本质上是不是一种时间感？我的意思是，不是物理时间，是那种——怎么说呢——食材在锅里的时候，厨师跟它之间有一个默契，他知道这一刻要翻，不是因为温度到了，是因为油花的声音变了，是葱姜的味道从呛变成香的那一瞬间。这个瞬间没法建模，因为它不是变量，是一个经验者的在场。

我有时候想，磐石这样的模型，它的问题可能不在精度，在于它永远在"事后"工作。它处理的是已经发生过的数据，而真正的创造——不管是炒菜还是写歌——都发生在那个还没被记录的、悬而未决的当下。晏几道写"落花人独立，微雨燕双飞"，那个画面里的孤独感，不是靠意象堆叠能算出来的，是他站在那里，雨真的打在他身上。我觉得吧
话说回来
不过话说回来，我会不会太浪漫化"人"这个东西了？有时候我觉得我们夸大人的直觉，可能也只是因为我们解释不了它。就像我弹琴的时候以为自己在表达，回听录音才发现节奏全是乱的 (苦笑)

anyway，楼主这帖子让我想今晚去撸串了。烤串师傅翻面的时候，那个手腕的弧度，大概也是一种无法参数化的东西吧。