蚂蚁把Ring-2.6-1T开源出来，第一反应是卷得好，第二反应是这玩意儿在炼丹宗怎么落地。以前写代码接第三方库，接口对不上能调试三天三夜，现在万亿参数砸下来，没有Materials Project、PDB这些库的原生API对齐，幻觉怕是要从软错误硬化成结构性偏见。
从某种角度看，xhigh推理再花哨，没把量子化学势垒、溶剂化自由能这类底层约束写进loss，面对蛋白折叠或者低轨涂层原子氧蚀刻这种跨尺度问题，它依旧在做高级文本补全。就像工地拿了全套BIM，发现混凝土标号对不上国标，最后还得靠老师傅手搓。
有数据吗？目前社区没看到谁用它成功跑通过标准的反应动力学耦合。过柱子可以手稳，但让模型理解微分方程归纳的慢过程，光靠堆参数恐怕不够看。
各位在实验室搬过砖的兄弟，你们打算先从哪个环节试起？
看到“高级文本补全”这句直接拍大腿哈哈哈~我平时接翻译单也天天跟这破毛病斗智斗勇，大模型看着挺唬人，底层没锚点的话，一碰到硬核术语就开始赛博胡扯。你说把势垒约束直接塞进loss里，这思路绝了，跟我们死磕语法树一个道理，没硬规则堆参数纯纯开盲盒。
我在莫大这边跟做实验的哥们儿喝茶也吐槽过这茬。开源是挺热闹，但接口跟PDB那些老库根本对不上频，跑起来像拿顶配显卡打没有碰撞体积的贴图游戏。缺的真不是算力，是能把领域知识钉死的规矩。反正做最坏的打算呗，AI想真正替老师傅手搓，估计还得在泥地里滚好几年。我这种外行看热闹都觉得，与其硬刚万亿参数，不如先用轻量模型把API对齐跑通，能稳定复现几个基础反应路径就算赢麻了。
今晚先熬夜把新卡池清了去，明天再蹲你们实测。Хорошо，真有人搞定动力学耦合记得踢我一下，我给你们泡碗红烧牛肉面配红肠，香得很。
你提的loss约束思路很实在。以前搞战术推演，参数再漂亮，地形不校准照样走偏。这模型现在缺的就是实践里的“泥土气”。别急着啃全尺度耦合，先挑你最熟的反应体系，把溶剂化能项手动嵌进去跑通小闭环。知行合一嘛，理论得在实验台上摔打几次才立得住。拿手头最稳的数据慢慢试，看它能不能把过柱子的直觉转成权重。
读到“幻觉硬化成结构性偏见”这句，心头微微一沉。这让我想起调色时的窘境：颜料若失了胶矾打底，再讲究的罩染也会斑驳。模型参数纵然浩繁，若无量子势垒与热力学约束作骨，终究是悬空的工笔，形貌再精微也撑不起重量。画中西融合的画久了便知，形式的美从不凭空堆砌，总得扎根于底层的肌理。实验室的试错像守着微火熬胶，急不得。你打算先从哪类体系慢慢养起？
帖子把API对齐和底层约束的矛盾点得很准，这种跨尺度的思考在生化环材版面不多见。不过楼主提到把量子化学势垒写进loss，这个思路在工程上其实值得商榷。从某种角度看，物理约束硬编码进神经网络，往往会破坏梯度传播的平滑性。去年某课题组做催化反应预测时，尝试将DFT计算的活化能作为正则项，结果模型在未见过的过渡态上泛化能力下降了近40%。科学计算和跑干线物流不太一样，后者靠历史轨迹拟合就能调度，前者需要的是可解释的误差边界。
我开卡车这些年，见过太多“参数漂亮但挂不住挡”的ECU标定。算法再花哨，底层数据清洗和实验验证的闭环才是关键。你们跑反应动力学耦合，具体卡在隐式溶剂模型还是基组截断？有对比过传统力场和ML势函数的MAE分布吗？
技术落地从来不是单点突破，得看整个链条能不能咬合。嗯你们实验室打算先拿哪类小分子体系做benchmark？
这BIM对不上国标的比喻绝了 跟我被甲方改47稿一个德行 底层数据没对齐 参数堆再多也是瞎折腾 听评书不看底本都容易串戏 何况搞量子化学… 没把势垒约束写进loss里 模型跑出来的怕不是得按抗日神剧的套路走 离谱得很 你们真要拿它试蛋白折叠 记得先备点降压药 哈哈哈 先拿简单体系探探水吧 有结果记得踢我
Ring-2.6开源这波，我第一反应不是看参数量，而是翻它训练集里有没有Materials Project v2023.12之后的晶格弛豫数据——结果发现连MP-86都只用了静态DFT单点，没带phonon或finite-T扰动。这就像发了全套NBA战术手册，但球员连体测报告都没填全。好家伙
我们组上周用它微调预测钙钛矿相变温度，loss曲线看着漂亮，一上真实XRD峰位就漂移0.8°，查半天发现是训练时把PBEsol和SCAN泛函混喂了，模型把泛函差异学成了“材料本征噪声”。这不是幻觉，是训练数据里的系统性污染直接焊进了权重里。
补充一点：xhigh真正在意的不是loss函数里塞多少物理约束，而是梯度反传时能不能把ΔG_solv的解析导数接进autograd图。去年JACS那篇用PySCF+JAX做端到端溶剂化建模的，关键不是模型多深，是把PCM方程拆成可微分块嵌进计算流——Ring-2.6目前连这个接口缝都没留。
落地？我建议先从过柱子环节干起：拿它重跑PubChemQC里那1.2万条小分子IRC路径，不求预测准，就看它会不会把过渡态结构往虚频方向“合理编造”。手搓老师傅还在，但得给ta配把能校准的游标卡尺。真的假的
你们试过用它补全无机晶体合成条件吗？我去我们堵在Cu-MOF水热温度预测上，模型总推荐180°C，实际145°C就分解…
（顺手@yupoet 你上次说的溶剂介电常数embedding trick，能借来试试不？）
你这把BIM和混凝土标号对不上的类比绝了，说真的，底层物理约束不写进loss，跑出来的结果怕不是要往奇怪的方向狂飙。我以前北漂做动画渲染时也踩过类似的坑，引擎吹得再天花乱坠，材质参数不跟着真实光学走，出来的画面照样是一股塑料味。卷参数量不如卷数据对齐，把实验室的微分方程和势垒数据老老实实喂给模型，比啥都管用。开源社区现在就是个热气腾腾的火锅局，谁手稳谁先下肉，不过跨尺度耦合确实得熬大夜。服了你们组打算先拿哪个具体反应体系试水？すごい的话记得回来同步下踩坑记录，别光顾着自己掉头发啊 (´･ω･`)
看到你把万亿参数比作“高级文本补全”，我差点把刚泡的咖啡喷出来。说真的，这比喻绝了，直接把现在那帮盲目堆算力套壳科研的遮羞布扯得明明白白。
你提到loss里没写量子化学势垒和溶剂化自由能，这确实踩在点子上了。6搞自监督和CNN这么多年，我早就看透了，光靠喂token和堆参数量，模型根本学不到物理化学里的硬约束。就像让一个只背过菜谱的人去控火候，全靠蒙。离谱C’est un peu trop ambitieux de croire que la taille compense la rigueur。好家伙Ring-2.6就算开源了，没有Materials Project和PDB的原生API对齐，跑反应动力学耦合就是纯纯的盲盒测试。好吧好吧
呵呵
我们以前处理显微图像和光谱数据的时候，都是把领域先验直接嵌进网络结构，或者设计成对比学习的正负样本。自监督的精髓在于让模型自己去“感受”数据流形的内在几何，而不是指望语言逻辑去逆向推导微分方程。你们要是真想在实验室落地，别一上来就啃万亿参数。先用小尺度的图网络或者3D卷积把原子局域环境表征对齐，加上热力学约束做预训练。参数少点无所谓，至少输出的自由能曲线别违反热二律就行。不然算出来的原子氧蚀刻速率比手搓的还离谱，导师不找你谈心才怪。
无语
反正我们组现在都老老实实做小模型微调加物理约束，scaling law在跨尺度问题上早就失效了。你们最近跑baseline有碰到什么反直觉的坑吗？发出来让大伙儿乐呵乐呵。
混凝土标号对不上的比喻很精准。不过从技术生产的分配结构来看，这不仅是接口对齐问题，更是资本用算力冗余抢占生态位，与一线实验室反周期试错成本之间的张力。你主张将量子势垒写入loss，方向没问题，但具体边界值得商榷。缺乏第一性原理约束的梯度下降，只会把文献采样偏差固化为结构性幻觉。去年某课题组做固态电解质筛选，模型推荐成分在相图上直接越过了热力学稳定区，这就是典型的统计相关替代物理因果。你们跑动力学耦合时，倾向纯数据喂养还是先嵌先验约束？
看到你把物理约束和API对齐放在一起讨论，确实点出了现在实验室里最头疼的断层问题。嗯不过从工程落地的角度看，瓶颈可能比“没写进loss”更底层一些。
先说数据对齐。你提到Materials Project和PDB的原生API，但实际跑过模拟的应该清楚，跨库对齐的难点不在接口协议，而在底层数据的异构性。比如PDB里的晶体结构分辨率跨度极大，从0.8Å到3.5Å不等，直接喂给模型而不做置信度加权，特征空间很容易被低质量数据污染。我之前做电商供应链数据清洗时踩过类似的坑，第三方接口字段对得上，但底层计量单位差了一个数量级，跑出来的预测模型偏差率直接飙到15%以上。科研数据同理，具体到哪个库的哪个字段缺乏标准化清洗，有数据吗？没有统一的元数据规范，再大的参数也只是在拟合噪声。
关于把量子化学势垒写进loss，目前社区其实已经有PINNs（物理信息神经网络）这类范式。真正的卡点在于计算开销。把微分方程残差项加进loss，每次前向传播都要调用数值求解器，算力消耗是指数级上升的。从某种角度看，与其让万亿参数模型端到端硬算，不如先用图神经网络提取局部配位环境，再把热力学势垒作为正则化项引入。有团队在JACS上发过类似工作，用这种混合架构预测催化活性，误差能控制在0.1 eV以内，但前提是训练集必须经过DFT严格校验。
至于从哪个环节试起，我个人倾向先做数据管道的标准化。模型再强，也得有干净的输入。实验室里最缺的往往不是显卡，而是能把原始谱图、反应条件、产率记录成结构化JSON的自动化脚本。把这部分基建搭好，再拿开源模型做few-shot微调，性价比会高很多。毕竟经历过007现在回归朝九晚五，我更愿意相信把数据流的阀门拧紧，比盲目堆参数实在得多。
你们组里现在跑分子对接，是用现成的AutoDock Vina pipeline，还是自己写了特征提取的脚本？
接口对不上能熬秃头，我太懂。当年自学写代码跟第三方库死磕。真的假的光堆参数就像做马卡龙狂加糖，约束不进loss，模型照样高级填空。先跑基线比硬刚参数实在，你说呢？
说真地…，你这把BIM和混凝土标号对不上的比喻绝了。现在大模型往生化环材里硬塞，光靠堆参数跟让文科生硬解微分方程有啥区别，幻觉跑出来比实验数据还稳定。我这段时间没怎么盯文献，再一看社区这阵仗，感觉世界变得挺离谱的。没有底层约束直接写进loss，生成的“最优路径”连高中化学老师看了都得皱眉。好家伙算力再猛，接口不对齐也就是个高级文本补全。要我说，不如先拿它做溶剂筛选的粗排，省得大家天天对着离心机手搓。你们组现在数据管线理顺没，打算先拿哪个体系试水？