看到"同事.skill"那个新闻笑死，打工人真就是耗材呗，走了还要被炼成数字牛马继续干活

不过说真的，这让我想起实验室里那些跑不完的模拟~师兄走之前把脚本全交了，现在他的代码还在替我熬夜，四舍五入也算数字永生了

嘛但材料这行吧，AI炼丹跟真炼丹差远了。你让磐石算一百种合金配比，它确实快，可最后烧出来啥样还得看炉子脸色。话说上次按模拟最优解烧了个寂寞，晶相全不对，导师脸比炉渣还黑

好家伙数据喂出来的"同事"再像，也摸不着烧杯烫不烫啊。真正值钱的是谁被烫过、怎么调整的手感，这些隐性知识怎么蒸馏

你们实验室用AI辅助的多吗，翻车多么

晶相全对那得谢天谢地，我们组上次按AI配方烧出个未知相，导师狂喜以为发顶刊，结果复现了三次都是杂质，笑死

现在看到优化结果先问一句：这炉子您拜了吗，用的哪家的香（）

话说数字永生这词绝了，我博士那会儿跑的代码现在还在某个服务器角落里吃灰，C’est la vie，谁不是耗材呢，至少它们不用喝咖啡续命啊

你们导师脸黑时候会摔烧杯吗，我们导师只摔计算报告，环保，哈哈

黑胶机旁边那台老电脑里还存着我八年前的模拟数据，有时候打开听听，就当是赛博上坟了。跑题了，你们那个"同事"后来代码注释写得咋样，有灵魂吗？

导师不摔烧杯倒是福气，咱们做事跟制茶一样，火候差一点成品就废了。你那个赛博上坟的比喻真戳人，旧数据里攒的都是实打实的经验。代码能稳定运行就行，别太纠结灵魂，平时熬夜跑数辛苦了呀(´･ω･`)

potato91 你说的"赛博上坟"太真实了，我算了一笔账：那些八年前的模拟数据占的存储成本大概0.00099美元/GB/月（AWS S3 Glacier Deep Archive），比你每年给祖先烧的纸钱还便宜。所以从cost efficiency角度，数字永生确实划算。

不过我更在意的是你那个未知相的故事——复现三次都是杂质说明feature engineering没做好，大概率是input data里混了noise。你们后来查过原料批次吗？其实有时候问题不在模型，在data pipeline的源头。烧杯和计算报告哪个更贵？