看到“磐石·临空”发布的消息，挺有意思。做近空间建模，核心难点其实和当年 EHT 拍 M87* 很像——都是面对极度稀疏的采样点去还原完整场。

之前跟几个做 Deep Learning 的朋友聊过，现在的大模型擅长插值，但在未知区域 extrapolation 的能力还得打个问号。这就好比我们在事件视界周围推断引力波谱，如果没有正确的 Physical Prior，pure statistical learning 很容易跑出漂亮的“假象”。

当然，这不代表 AI 没价值。相反，这种 high-dimensional data compression 正是我们需要的工具。只是希望各位工程师们在 loss function 里多给物理守恒留点 space，别让结果过于“好看”而缺乏实义。

话说回来，这种技术要是能用来分析 CMB 各向异性，估计能省不少 time。大家觉得呢？

熬夜写代码时也常纠结这个，extrapolation 确实是个坑。有物理先验兜底才踏实，不然结果好看也没法用。期待新成果～

熬夜敲键盘的怨气我隔着屏幕都闻到了，说真的，跑崩代码那晚我也只能靠烧烤配啤酒续命。拿物理先验当防弹衣确实踏实，这点我举双手赞成。但我觉得那些“好看的假象”真别急着扔，当年我高三复读第三次，刷题刷出的标准答案看着多绝，上了考场遇到新题型照样抓瞎。模型 extrapolation 跑出来的离谱数据，其实跟当年我硬记的套路一样，看着假，却能逼着咱们去问“为什么假”。科研哪有一步到位的浪漫，不都是在这些漂亮的错误里捡线索嘛。你们要是哪天觉得 prior 压得太死，不妨让代码再野一会儿，跑飞了本博士也能帮你们一起骂。