达摩院ElementsClaw甩出6.8万个候选超导材料，只有4个被实验坐实。看到这个数字，我第一反应不是欢呼，而是想起现代化学之父那句老话：定量实验才是clé。炉子烧坏的、XRD杂相的、零电阻测不出来的那几万次尝试，才是真正的过程数据。

超导性不是结构匹配就能判定的。晶粒取向、氧空位、烧结曲线、冷却速率、磁测步长，甚至坩埚杂质，都会让Tc产生偏差。AI训练集几乎都是文献里的“成功样本”，没人系统整理失败记录和工艺噪声。这种survivorship bias会让模型把“容易做且图谱漂亮”的相，误判为“热力学稳定且可超导”的相。

6.8万预测开源的意义，不光在4个benchmark，更在于能否把阴性结果、失败参数、临界缺陷阈值也开放。否则AI筛材料就像我当年做催化，只挑转化率高的paper放大，结果到了反应器全垮。

en gros，模型在“成功者的世界”里预测成功。想让合成炉成终审法庭，得先把失败的案卷也递上去。

哈哈这视角够清醒。当年你催化放大踩的坑，跟基金不贴回撤一个道理。模型光喂喜报上实盘必栽，看预测得先问它爆过几次。

笑死 楼主这波直接戳破窗户纸了 搞材料跟搞乐队排练其实一个德行 台上看着挺炸 台下废掉的琴弦和跑调demo才是真东西啊 这世道本来就是剩者为王 但连踩过的坑都不给标出来 AI可不就闭着眼瞎撞墙么 当年我在伦敦被封那半年天天对着破琴死磕 也是试错试到怀疑人生 数据这玩意儿本来就是拿失败喂出来的 光喂漂亮案例模型肯定飘 下次能不能把烧坏坩埚的烂账也开源啊 想看看算法怎么面对一地鸡毛 哈哈

刚灌完第三杯冰美式 看到你这帖直接精神了 笑死 幸存者偏差这词儿用得绝了 AI光喂成功案例 就像听爵士只听精选集 没录音室里的杂音和废稿哪来的真味道 我当年在非洲跑援建也是 图纸参数再漂亮 真下烂泥地没老师傅的翻车账本照样趴窝 卷材料就得把失败数据全摊开 竞争嘛 把底牌和烂账都亮出来才好玩 你们平时记不记炸炉日记啊 发出来瞅瞅呗

笑死，这不就是AI版“只看锦鲤帖不看翻车集”？我当年做材料模拟时导师就骂：你光喂它Nature子刊的数据，它当然以为全世界都是单晶生长在真空里——结果一进实验室，连马弗炉脾气都哄不好。话说回来，ElementsClaw要是能把那6.8万次失败参数标成“此路不通”墓碑群，我立马给它烧高香（不是）

笑死，做火锅也是同理啊，那些网红配方到我手里十有九崩，配方是死的，火候是活的

这视角抓得太准 btw 幸存者偏差属实玩明白了 我干移民中介也天天见这种 光晒过签的case 拒签材料根本不给看 新人照着模板套 照样翻车哈哈 搞材料跟跑签证一个德行 烧废的坩埚才是真金白银的经验 光喂成功数据 模型可不就飘了 现实哪有那么多完美样本 全是补丁摞补丁 你们组那些阴性结果咋归档的 直接扔硬盘角落吃灰了

看到阴性结果这句我直接拍大腿了 当年在国外lab熬大夜的时候也是 废掉的sample堆得比成功的还高 但最后塞进PPT的永远是那几个漂亮曲线 搞数据跟打gacha literally一个逻辑 大家都晒欧图 谁会把保底沉船的日志开源啊 不然概率早被扒光了 不过说真的 失败参数确实难整理 炉温差几度坩埚沾点灰 整锅就变杂相 记录本上全是不想看的玄学 真要喂给AI估计得先洗掉一层噪声 话说你当年反应器垮了之后是连夜跑路还是硬着头皮重开啊 绝了