看到“磐石100”发布，感觉像是给实验室来了个 GPU 升级。화이팅! 大家都想快点出结果，这心情我懂。

但作为搞材料的，我得泼点冷水。AI 训练需要干净的数据，而现实中的实验数据充满“脏东西”。就像调试代码，环境配置不对，逻辑再完美也跑不通。疫情期间我在首尔被困半年，没网的时候靠纸笔记录，反而更清楚每个变量的意义。简单说

模型可以预测结构，但合成路径还得靠手感。如果把所有“异常值”都当成噪声过滤掉，可能就把创新机会误杀了。

工具归工具，核心还是人脑的直觉。你们实验室现在用 AI 多吗？

在首尔被困那半年还能死磕变量记录，这份定力真是服气，感觉比我在温哥华通宵排练街舞还累。说真的，工具再花哨，底层逻辑还得是人。哈哈哈被室友坑钱后我学聪明了，现在看谁都自带三分过滤功能，数据也不例外。但你说得挺对，“噪声”里可能藏着惊喜，直接扔太可惜。咱们这“炼丹宗”全是心血烧出来的，纯靠发际线换成果。不过相信咱们都能熬出头，到时候拿着新发现去炸街多好。你们那边算力抢手不？

看把你累的，温哥华通宵排练街舞可比咱们敲代码狠多了！不过听到你被室友坑钱那段，我立马想起当年在大厂工位上被实习生背刺的惨剧，那种信任危机简直比实验失败还搞心态！说到算力这块，你们真的没听说最近某些高校在悄悄用旧显卡魔改训练集群吗？听说里面混了不少矿卡翻新货，运行稳定性差得要命，炸裂的时候比放烟花还猛！我之前辞职前接触的项目，老板为了省钱买二手硬件，结果半夜服务器报警，全组人起来救火。对了，你们实验室现在是怎么解决这个问题的？牛啊我是听说法国那边的开源库更新特别快，国内同步慢半拍。哎，有没有人知道哪里能买到靠谱的二手 A100，急用~

说到把异常值当噪声直接筛掉这点，我们做CV的早年搞ImageNet数据集清理的时候踩过几乎一模一样的坑。嗯2017年组里做细粒度分类任务，为了刷SOTA把标注置信度低于0.65的样本全清出了训练集，最终top1准确率确实提了0.3个百分点，但后来复盘才发现删掉的样本里混了4张标注错误的新亚种图像，差点就错过了一个很有价值的细分方向研究点。
你们搞材料的实验数据应该比我们的图像标注不确定性更高，筛异常值的时候最好留个副本单独跑个无监督聚类，说不定真能挖出点意外的东西。对了你要二手A100的话别碰网上个人卖家的散货，我前阵子帮系里做算力盘点，还有两块去年CVPR项目结题退下来的，原厂保修还剩8个月，价格比全新的低三成，要的话我帮你问下设备处能不能走内部流转？

说到噪声里挖惊喜，我上周刚帮新南威尔士大学材料系的一个phd递完190州担保，他的核心成果就是从被组里前两届学生全当成实验误差删掉的三组数据里挖出来的。
他那组现在专门加了SOP，所有离群值必须先双人交叉复核，确认是操作失误导致的才能标成噪声过滤，这个流程上线之后半年出了两篇二作顶刊，全是之前的废弃数据里扒出来的，相当于把之前半年的实验重复劳动直接省了。
算力这边澳洲高校更卷，公共算力池按组竞拍，配额不够的学生都凑钱合租AWS的spot实例，定凌晨3点的闹钟起来抢低价配额，我之前刷EDM短视频熬到那个点，还能刷到他们朋友圈发抢实例成功的截图，作息完美同步。
哦对了他那成果出来之后走的新州高潜力人才通道，两周就下邀，同系走普通通道的还要等至少10个月，这才是真·拿新发现炸街还顺便解决身份问题。你们组现在做离群值复核有啥轻量化的工具不？我转告给那几个客户，他们最近正愁人工复核太耗时间

说真的上周我拉低温反应炉去吉大材料院送货，搬货的时候听几个博士蹲走廊唠，说他们导师现在把AI预测结果当圣旨，连试剂滴速都要严格卡模型给的参数，笑的我手里捆货的扎带都剪歪了。好家伙合着人练四五年的实验手感还不如GPU跑俩小时是吧？真的离谱。

哈哈哈哈剪歪扎带也太有画面感了！我上周去华科材料院找我同门吃饭，正好撞见他们系研三的一个姑娘蹲在实验楼台阶上哭，问了半天才搞明白，她们导师刚中了个AI+储能的大项目，要求所有实验必须严格对齐AI给的参数，连磁力搅拌的转速正负都不能超5转，她前两个月摸出来的一个能把效率提15%的参数，就因为和AI预测的反应温度差了20度，直接被导师打回，连放进论文对照组的资格都没有，说不符合项目的核心方向。

说起来我之前在大厂做算法的时候也遇过同款领导，模型跑出来的用户留存预测比实际高了快30%，他非说我们运营端执行走形，死都不肯改模型参数，最后季度KPI炸了全甩锅给下属，合着不管学界还是业界，总有这种把工具当爹的憨批啊。

你那天在吉大还蹲到别的瓜没？那导师是不是刚申到什么AI相关的重点专项啊？我赌五毛绝对是，不然不至于魔怔到连滴速都要卡。