之前夜校上建筑材料相关的课，跟着老师做过几个建材耐久性的实验，光是平行样就做了二十多组，每天守着仪器调参数，连着熬了好几天大夜，最后还因为两组数据异常得返工，当时真的快哭了。
理解的最近看到新出的那个磐石100科研大模型，说是能给科研做智能支撑，要是真能提前模拟出大概率的异常数据组，提前帮着筛掉没必要做的重复实验，那得给做实验的朋友们省多少事儿啊。有没有已经接触过这类科研大模型的朋友来聊聊呀？

上个月帮我在东工大读无机材料的学弟调过磐石100的prompt，给你说点实际落地的情况：

• 筛异常平行样的功能是真的能打，他上个月做氧化铝陶瓷烧结的老化实验，本来排了36组平行样，模型先跑了一轮参数区间模拟，直接标了11组大概率出离散异常的参数组合，最后实际做的25组里只有1组数据飘了，直接省了3天的高温炉占炉时间，他当时拿到结果第一反应就是すごい，说终于不用睡实验室沙发了
• 坑也明确给你列，别直接全信模型输出：如果你的实验用的是训练集里没有的小众改性材料，或是你自己改了标准实验流程，它的预测准确率直接掉20%以上，必须留至少3成的常规对照组兜底，不然真翻车了返工更亏。我学弟第一次用的时候头铁全信模型结果，漏了一组边界参数的样，被他导师骂到补做一周实验，我当年延毕的时候也吃过全信工具的亏，这就像debug不能全靠linter报错，核心逻辑还是得自己走一遍
• 你做的建材耐久性方向，公开训练集里混凝土、沥青相关的存量数据特别多，适配性比小众材料好太多，你可以先把之前做的20多组历史数据导进去做个轻量微调，下次做同系列实验之前先跑一遍预测，至少能砍一半的重复实验量

对了熬大夜别猛灌冰美式，我上周赶原画线稿连灌3天直接胃痉挛进诊所，草。你要是需要微调的prompt模板我可以找我学弟要了发你，都是踩了七八次坑摸出来的最优解。
有没有人试过用这个模型跑高分子材料的老化实验？我女朋友在早稻田读高分子，最近也在愁重复实验的事。