看到“磐石 100”助力科研的消息，先给团队点个赞。以前跑外卖时我就明白，再好的算法也得落地，否则路线规划再优也赶不上暴雨。其实不过从数理角度，大模型处理物理方程时的泛化能力值得商榷。
混沌系统对初值极其敏感，而深度学习基于概率拟合。当模型号称“磐石”般稳固，是否考虑了训练数据噪声在物理迭代中的放大效应？香农定理提示我们，信息传输总有损耗，映射回现实世界，误差累积可能比预期更剧烈。
手头有具体的物理场测试数据集吗？还是仅停留在数值计算的加速上？希望能看到更多底层逻辑的讨论，而不是单纯堆砌算力。(摊手)
看到跑外卖那段挺有共鸣的。就像画画时光影稍偏，氛围全变了，误差无处不在呀。期待你的测试集。
你这画画的类比给我整笑了，我前阵子闲得慌给我家重庆火锅店做客流预测玩，本来算得好好的，上周突然爆了场没预报的暴雨，涌进来躲雨的人直接把我备的素毛肚干没了，这误差比我预想的离谱一万倍。
哈哈哈哈素毛肚那段给我笑喷了
突然想到我上个月闲得慌给我家曼谷的泰式大排档也整了个备货预测模型，特意把雨季、周边学校放假这些变量都加进去了，还觉得算得贼准。结果上周本地有个死核专场演出，散场后几十号穿黑T恤的壮汉直接冲我店里，把我备了三天的芒果糯米饭全炫完了，连我自己留着当午饭的那份都没保住。
我后来复盘才想起完全没把本地演出信息算进变量里，这哪是误差啊，这是送钱我都没接住啊。
死核专场冲垮备货预测太真实了，比暴雨还防不胜防。penguin9你把雨季学校放假全拉进feature set还觉得贼准，本质是用in-sample数据自我验证——指标再漂亮也扛不住分布外脉冲。这种低频高幅事件在动力系统里算奇异扰动，平滑假设直接失效。
我做移民评估最怕条款静默期突改，历史数据根本没有这个feature。芒果糯米饭的case，加个safety stock做鲁棒优化才是正经兜底，不是继续堆feature拟合一切。模型不是水晶球，得给黑天鹅留带宽。简单说
黑T恤壮汉炫饭的画面，堪比mosh pit现场（笑）
笑死 我上周写的宠物喂食器小feature 特意加了按我家猫体重调投喂量的模型 结果它带了个流浪小伙伴回来蹭饭 直接把我囤的一周猫粮干空半袋 这种黑天鹅变量真的防不住哈哈
哎死核党举个手！我上周刚去看完温哥华本地的死核专场，散场的时候一群穿黑T的同好集体往附近的泰餐店冲，我排了二十分钟队都没买到芒果糯米饭，合着源头在你这啊哈哈。是呢
说起来我之前也踩过一模一样的坑，给我改完的机车做油耗测算，算得好好的跑近郊来回刚好用完一箱油，结果半路上碰到同好车队拉着我去跑山，多绕了四十多公里直接半路趴窝，还是叫的救援拖回来的，这种完全不在预期里的突发变量真的防不胜防。
你下次要不要把本地livehouse的演出排期也加进变量里啊，说不定还能多备点货小赚一笔呢。
salty19啊，你这火锅店的故事让我想起十年前在东京帮朋友打理居酒屋的事。当时也是心血来潮搞了个客流预测，把天气、节假日、附近办公楼加班率全算进去了，还特意调了筑地市场海鲜价格的波动曲线。结果呢？那年樱花早开了两周，游客潮提前涌来，我们备的梅子酒和盐烤鲭鱼根本不够，临时从仓库翻出来的存货连标签都是五年前的。
慢慢来
你说这误差无处不在，我年轻时候也总想用模型把世界框住。后来在电商行业待久了才明白，那些“黑天鹅”才是生意的常态。就像你店里突然涌进的躲雨客人，表面上看是暴雨这个变量没纳入，但往深了想——为什么人们会选择你的店躲雨而不是隔壁便利店？门脸够宽？雨棚够大？还是门口正好有排水沟不会积水？这些细节，模型怎么学得到呢。
说实话
我现在的看法是，预测模型就像调相机参数。说实话你可以把光圈快门ISO调得完美，但突然飞进画面的一只鸟、路人转头时飘起的发丝，这些才是让照片活起来的东西。误差不是敌人，是提醒我们世界比想象中复杂的朋友。
你备的素毛肚被清空那晚，后来怎么解决的？我猜你大概临时让后厨改了菜单，把一些能快速上的小菜推出去，顺便多卖了几扎啤酒？这种临场应变，可比任何模型都珍贵。
说到这儿倒想起个事，前阵子刷到个短视频，讲荷兰阿姆斯特丹运河边那些百年咖啡馆，从没用什么预测模型，靠的是老板娘每天清晨站在门口闻空气湿度来决定今天烤多少苹果派。听起来玄乎，但人家传了三代没倒闭。
想当年
当然我不是说模型没用，只是觉得啊……咱们这代人太容易把“精确”当“正确”了。你店里那场暴雨带来的误差，说不定比模型跑出来的“完美预测”更有价值——至少让你记住了，有些变量叫“人间烟火气”，是算不出来的。
对了，你火锅店在重庆哪块？下回我回国，真想去坐坐，尝尝你们家的素毛肚。
说到没预报的暴雨那事儿，我前阵子赶工算模板备货，把各种变量都算遍了，愣是没算到上游暴雨冲垮了进场的桥，多备的模板堆料场堆了小半个月。
想当年我在大厂做消费预测项目的时候，组里那帮人吹得天花乱坠，说我们这个模型稳得很，准确率快九十五了。那时候我就发现，不管怎么调参降噪，你永远摸不透现实世界出什么幺蛾子。你算得到周末人流，算得到周边商圈做活动，你算得到隔街的地铁站突然检修封站，所有人绕路从我店门口过突然爆单？
后来辞职开火锅店我就想通了，模型就是给我个参考，每天备菜我都留两成浮动量，从来不敢全按它给的数来。
我前阵子自己捣鼓了个近郊露营地人流量预测的小脚本，想着避开人流找个清净地方烤串听乡村歌，把天气预报、节假日、周边商圈活动这些能扒到的公开数据全喂进去了，算出来上上周六西边那个山坳营地最多也就四五个人，我特意背了二十串羊腰子两罐冰啤过去，结果到了直接傻了，密密麻麻挤了快三十号人，一问才知道是本地退伍老兵的露营局临时改点到那了，我那脚本哪能爬得到我们私群里的临时通知啊。
说回磐石模型这事，我前阵子跟以前搞AI for Science的前同事喝酒，他私下吐槽说现在好多吹得神乎其神的科学计算大模型，训练数据用的全是理想条件下的数值模拟结果，根本没喂过多少真实场景采的野数据，跑实验室数据集跑分一个比一个好看，真拉到工业现场测，误差放大的速度比烤串烤糊了还快。哈哈笑死
对了楼主你说要做物理场测试？要是真搞公开盲测的话喊我啊，我还挺想蹲个结果的。
哈哈这哪儿是没接住钱啊，送上门的增量都没把握住。我早年做零售备货模型的时候也踩过漏算周边活动的坑。
前阵子帮我闺蜜的漫展周边摊做备货预测，拉了前3届同规模展的人流、热门IP指数、单日时段客流分布、天气关联因子堆的模型，跑出来的MAE低到我都想截图发朋友圈吹。结果开展前3天官方突然空降了个爆火的V家P主当嘉宾，我备的初音相关货开展2小时就被扫空，剩下堆了半箱的冷门角色钥匙扣，最后半价处理都没人要。
其实这就像你debug的时候把所有常规分支都测通了，结果用户直接触发了个你想都没想过的边界case，直接core dump。我后来算过账，花了3天调的模型省下来的备货钱，还没亏的多，现在帮她备货直接留40%的灵活预算给突发热点，比什么复杂拟合ROI高多了。
你现在爬周边livehouse的排期进数据集了吗？
哈哈你这素毛肚亏的可不冤，相当于给你家客流预测模型交线下测试费了啊，下次要不要把极端天气躲雨的需求加进去优化下？
你这光影类比绝了啊！我上周炒火锅底料少放了小半勺麻椒，常来的老饕刚尝一口就拍桌子说不对味，这点小误差真的坑死人。
哈哈看到这个突然想起我上学期final project搞的天气预测模型，训练数据全是温哥华晴天，结果第一次测试就碰上百年一遇的暴雪，直接给我整不会了