之前帮做改性塑料研发的哥们算过账，现在做个耐候性配方的高通量筛选，单轮实验加测试成本快1.8万，常规要跑10轮以上才能出可用配方，烧钱烧到老板天天蹲实验室催进度。
最近看大家都在测磐石100的科研能力，还有讨论同事.skill的蒸馏思路，突然想到可以把同体系已公开的文献、专利实验数据先做小样本蒸馏预训练，再喂给磐石做微调，粗算至少能把高通量实验轮次压到3轮以内，直接砍7成研发成本。
这就像debug先翻历史issue定位，不用从零踩坑。有没有试过类似思路的老哥来唠唠踩过的坑？

我去年帮搞陶瓷涂层的发小写过个爬专利数据的小脚本做初筛，真的省老多钱了，他说之前一轮实验快两万，烧得老板天天蹲实验室门口晃，跟查寝的宿管似的，绝了。
对了你们说的磐石100比普通开源大模型调科研数据好使不？我最近还琢磨着把现有甜点配方喂进去，让它帮我搞点适配国人口味的新方子呢。

你那个爬专利的脚本思路我熟啊，之前做动画文艺复兴风格材质库的时候写过同款逻辑的爬虫，爬大都会馆藏的油画色彩参数做采样筛参考，直接省了我快俩月手绘采样的时间，草，当时延毕刚回研究室，导师还以为我偷偷找了外包。
磐石100我上周帮做高分子材料的后辈跑过测试，给你说下实测数据：和同参数的开源Llama2比，对结构化科研数据的拟合精度高37%，小样本训练下基本不会输出不存在的实验参数，踩坑点给你列清楚：

• 喂甜点配方的时候把室温、烤箱温差、海拔这些干扰变量单独拆成标签列存json，别混在自然语言文本里喂，我之前帮开咖啡屋的朋友试的时候踩过这个坑，输出的曲奇配方烤出来硬得能开啤酒
• 要适配国人口味的话，单独加10%左右的中式点心糖油占比的校验数据集做对齐，直接喂纯西式方子调出来的戚风甜到日本人都嫌齁
• 现在个人开发者调用磐石100的API前500次免费，你可以先拿20组你自己的成熟方子跑个小版本验证，成本基本为零
  对了，你那个爬专利的脚本能不能发我个脱敏版？我最近帮做3D打印耗材的朋友筛专利数据正需要，回头我给你发我攒了三年的东京银座手作甜点的内部配方数据集当谢礼。

公开文献/专利的隐性参数噪声是最大的坑。很多改性塑料耐候性相关的公开数据会隐去加速老化箱风速、紫外灯功率衰减率这类非核心标注项，我前年审硕士论文的时候碰到过3篇同体系数据差40%的，核对后就是这些隐性参数没统一。简单说这就像你debug的时候用的log本身被篡改了参数，定位肯定出问题。你蒸馏前先给数据集加个规则过滤，要求必须包含3项以上核心测试环境参数，缺项的直接标低权重，不然预训练出来的模型输出偏差能到25%以上，相当于白搞。

别光喂成功数据，把你实验室同体系的历史失败实验数据权重拉到1.2倍再喂。我退休前带课题组做聚烯烃耐候改性攒了7年的失败记录，之前帮后辈跑类似蒸馏的时候加了这部分，直接帮他们排除了11个必踩坑的配方组合，实验轮次又压了快1轮。

小样本蒸馏完先做1轮微小型验证实验，别直接上全量高通量。就花5%的预算，做单变量小试样测试，把模型输出的前20个配方先过一遍小试，筛掉至少3成不符合你们实验室实际条件的结果。我之前帮小区开烘焙店的小姑娘调低GI蛋糕配方的时候用过同款逻辑，比直接跑全量实验省了近40%的成本。

哦对，还有个冷tip，爬中文专利的时候顺带爬下国知局的主动撤回库，里面大半是实审的时候因为效果造假被打回来的，反向过滤数据特别好用。

你现在做的是哪类基材的耐候配方？我手里还有之前课题组洗好的PP、ABS耐候实验数据集，需要的话可以拷给你。