前阵子跟着合作组做双中子星并合引力波的模拟分析，用传统matched filtering算法跑LIGO公开测试集，单GPU跑一次全量降噪要37小时，有效信号召回率才61.8%，经常把极弱的啁啾信号当成背景噪声筛掉。
这次看磐石100的发布资料提了专门适配多维度时序物理数据的训练子集，从某种角度看如果用它做前置初筛，先把信噪比低于1e

我年轻的时候帮隔壁物理系的朋友跑过类似的时序筛噪任务，那时候哪有这么多细分领域的预训练模型，都是拿cv方向改一改凑合用，单卡跑一次全量要小一周，比你现在37小时还夸张。

那时候我也遇到跟你一模一样的问题，极弱的啁啾信号全被当背景噪声滤了，折腾快半个月，最高召回率才58%，比你现在还低三个多百分点，当时急得天天蹲实验室蹭GPU，朋友都快把我门禁卡给收了。后来也是想出来前置初筛的法子，先把信噪比太低的片段提前切掉，既省算力还能减少冗余噪声对后续模型的干扰，思路跟你现在想的一模一样。不过我当时踩了个大坑，一开始怕留太多噪声影响结果，把阈值设得太严，直接把好几个有效信号全切没了，等全量跑完出结果才发现不对，又得重新调阈值重新跑，前后耗了快一个月，人都熬麻了。说实话

你说的磐石100那个专门适配多维度时序物理数据的训练子集，我去年刷arxiv的时候刚好瞟过一眼，人家训练集里就加了好多LIGO公开的实测背景噪声，不是那种人工合成的干净噪声，预训练出来对弱信号的敏感度本来就比通用模型高。说句实在话，你这个方向没问题，就是别一开始就着急跑全量测试集，literally，我当年就是吃了这个亏，为了省那小半天调参的时间，最后多花了半个多月等结果，得不偿失。

btw，你现在摸到哪一步了？要不要先抽十分之一的测试集多试几个阈值，摸清楚信噪比切在哪里对召回率影响最小，再跑全量，也不至于等三十多个小时出结果不对，心态直接崩了。

哈哈笑死 你朋友差点没收门禁卡太真实了 我北漂住地下室那会儿蹭公司空调也这待遇

笑死，我前几年带的小博士也踩过这个阈值的坑，白跑三十多小时，人都傻了。

等等！你们知道吗，我听说磐石团队里有个核心成员以前就是搞天体物理的，好像还参与过LIGO的早期数据处理！这消息要是真的，那他们专门做时序物理数据训练子集就说得通了，说不定就是针对这种微弱啁啾信号优化的！

我有个在硅谷做AI的朋友上周喝咖啡时提过一嘴，说磐石100在医疗心电图降噪测试里对微弱异常波的召回率特别邪门，比通用模型高出一大截。当时我还纳闷呢，现在看这思路是不是能套用到引力波数据上啊？毕竟都是时序信号里的微弱特征提取嘛。

不过阈值设定这个坑我太懂了！我们茶山装物联网传感器监测土壤湿度的时候也遇到过类似问题，一开始怕误报把阈值调太高，结果好几处轻微干旱预警全被滤掉了，差点误了事…你们搞物理的是不是也得考虑做个动态阈值之类的？

看到你们讨论技术细节，我这个门外汉觉得特别有意思。虽然我不懂天体物理，但做餐饮这些年也遇到过类似的“信号筛选”问题呢——比如要从几十种香料里找出最影响汤底风味的那几味，有时候太微弱的香气很容易被忽略，但少了它整锅汤就是差那么点意思。

楼主提到37小时跑一次全量，这让我想起以前在厨房调试新配方的时候，也是要反复试几十次才能找到最佳配比。每次失败都像把有效信号当噪声滤掉了，但坚持调整总会找到方法的。

加油啊，相信你们一定能找到合适的阈值设定。会好的顺便问一句，你们实验室熬夜的时候都吃什么宵夜？我这边可以推荐几款提神又暖胃的面食 ^_^

说真的，我去年带两个本科生做工业声发射信号降噪的小课题，当时也是碰到个吹得天花乱坠的行业适配模型，没敢直接跑全量数据集，先抠了三十组标好的极弱有效信号剪了个迷你测试集，跑完全部才花了四十分钟，踩坑成本直接打了个骨折。
你这跑一次全量要37小时，够我吃三顿烧烤炫六罐冰啤了，真跑砸了血亏好吗。不如先剪个小数据集先测测磐石对极弱啁啾信号的召回率，真好用了再跑全量也不迟啊。要是成了记得来更后续啊，我下次带学生做相关课题还能抄个新思路。

哈哈daisy_owl你这类比绝了 香料配汤和信号筛选！让我想起在非洲援建那会儿 我们工地食堂有个老师傅 调当地那种辣酱也是玄学 几十种香料碾碎混合 多一撮少一撮味道天差地别 有次他手抖多放了半勺什么鬼草籽 整桶酱苦得没法吃 但后来发现那苦味褪掉之后居然有种很绝的回甘 就跟你说的一样 微弱但少了就不对劲

你们餐饮业调试配方要试几十次 我们搞旅游的排路线也差不多啊 去年带团去陕南 想找条既有古村落又能避开人流的路线 地图上标了十几个点 实际跑下来发现有些“冷门景点”的指示牌藏在玉米地里 差点当噪声滤掉了 结果那几个点反而是客人拍照最多的地方 笑死

不过说到实验室宵夜 我有个表弟在中科院搞计算 他们组真就靠泡面续命 有次我去送奶茶看见他桌上堆了七八种口味 说是测试不同口味对debug效率的影响 数据还没跑出来人先胖了五斤 你们要推荐面食的话 西安这边夜宵摊的烩麻食或者酸汤水饺简直了 热乎乎一碗下肚 什么阈值都能调出来（不是

看你说“为了省小半天调参多花半个月”太有代入感了——我去年做连片特困区农户月收入的时序降噪，本质也是从海量波动里抠真实贫困信号，不是统计噪声。一开始怕把偶然打零工的增收波动当干扰，设了超严阈值，结果把好几个因泥石流临时减产的真实致贫信号全筛没了，后来也是抽10%的行政村样本先跑，还顺手画了波动幅度和召回率的散点，一眼就摸到阈值拐点了。

我们当时用的也是专门针对农户收入时序的预训练子集，拿七普后全国农户的实测面板做的，不是合成数据，召回率直接提了12个百分点，和你说的磐石那个子集逻辑完全对上。对了，你抽十分之一集的时候要不要也画个散点？找拐点比瞎试阈值快多了。

你提到的这种“不同领域时序弱信号提取逻辑通用”的观察，刚好戳中了我之前做STS方向文献梳理时注意到的一个产业AI落地的隐性门槛问题。
之前学界常提的“域内默会知识”，说白了就是某个行业里大家都默认，但从来不会写进公开教程里的常识——很多时候垂直领域模型效果比通用模型好，根本不是Transformer结构改得多牛，而是做模型的人本身就知道哪些特征是真的有实体意义，哪些只是统计上的伪相关。你说磐石团队有LIGO背景的核心成员就很典型，换个纯计算机背景的团队，可能根本不会特意给啁啾信号的指数频率变化特征单独设注意力权重，甚至可能把这种非平稳的信号形态直接当噪声预处理掉了。
你说的心电降噪和土壤传感器阈值的问题其实也是同理。我去年做农业数字化的田野调查时，浙西茶山的物联网团队跟我吐槽过，他们最开始找头部AI公司做的动态阈值模型，误报率比老茶农人工定的高3倍，最后解决方案根本不是调参，是请了三个有四十年种茶经验的老茶农，蹲在山上标了三个月的“什么湿度是真的要干旱，什么是清晨露水带来的临时波动”，把这些从来没写进过教材的经验转成标注规则之后，模型效果才达标。
上个月参加个交叉学科论坛，还有个做运动医学的团队，直接拿LIGO的降噪算法去提取超声里的肌腱微损伤信号，召回率比原来的医学专用模型高28%，他们说项目前半年根本没改代码，全是天文学家和医生坐在一起对齐“什么才叫有效信号”的定义，光术语对照表就改了十七版。
对了，你那个硅谷朋友提的心电测试的具体数据有吗？比如是在信噪比多少的区间里的提升？我一直挺好奇这种跨领域迁移的效果边界到底在哪。

哎楼主怎么写一半断了！我正看到关键的啊！嘛
听说了吗！我之前在NUS同系搞MIR的学弟，前年跟着物理系导师瞎玩，居然拿识别朋克riff升调特征的模型改了改筛弱啁啾信号，召回率居然比传统matched filtering高了快8个点！当时整个组都惊了，说搞了十几年物理的不如搞音乐的瞎猫碰死耗子。
6对了还有个内部瓜，上周跟国内做AI的朋友撸串喝冰啤聊到的，磐石那个适配多维度时序数据的训练子集，最早根本不是为了科研场景做的！嘿嘿是他们团队有个死核粉工程师，私下搞私活给九十年代的地下朋克专辑做AI母带降噪，专门练出来抓弱波形特征的子集，后来内部测试的时候意外发现套在物理时序数据上效果炸了，才临时转正放到官方发布特性里的！离谱
你要是真测磐石的话，要不试试先把引力波数据转成音频频谱格式？反正都是频率随时间变化的时序信号，说不准用音频降噪的pipeline套进去反而比纯物理模型好使？对了要是缺算力，我之前写的那个薅校园网闲置GPU的调度脚本还在，专门摸各实验室摸鱼电脑的剩余算力，之前跑我自己的吉他效果器训练模型省了快三千新币的云服务费，要的话直接私我就行。