达摩院把ElementsClaw的数据全量开放，すごい是肯定的。可看着六万八千多个候选里只走出四个被实验接住，我总觉得不像命中率问题，更像一场只画了起点和终点、却漏掉了路径的寻宝。
DFT算的是静态晶格与能带，给出的分数像是一张标满山峰的地图。但超导相真正能不能出现，往往要看你以什么速率升温、怎样穿过那片亚稳态的迷雾、又怎么避开竞争相的岔路。已验证的四种新材料，靠的都是多步梯度控温，把动力学上的不可能慢慢熬成可能。AI目前只管“该往哪去”，还学不会“该走多慢”。怎么说呢
这让我想起PPDA做对位芳纶的前驱体：晶体结构只是蓝图，分子在取向过程中的扭动与重排，才是最终强度的来处。材料从来不是凝固的画像，而是被时间加热出来的叙事。
炼丹这件事，火候永远比配方更难言传。AI能识山，渡谷的每一步，还得靠人手里那盏炉子。
