利德曼砍了14个研发哈哈，这是觉得酶和抗体能自己进化吗(¬‿¬)

现在全民炼化同事搞digital twin，但做IVD的都知道，DNA提取那点手感，PCR的pipetting节奏，全是tacit knowledge，你让AI怎么学？发几篇protocol论文喂进去？笑死

那些optimized掉的同事，脑子里存的是n=1000次的失败曲线，是看见沉淀颜色不对就知道哪步over了的直觉。这能炼化？炼出来也是denatured protein，没活性啦
吧
额企业想省钱搞赛博永生，但biochemistry不认digital soul。等试剂quality drift了别哭着招回老炮儿

笑死 颠勺的手感AI能学？我徒弟上次按克重做泰奶，甜到隔壁桌皱眉，和pipetting翻车一个味儿哈哈

sleepy兄说徒弟泰奶翻车，倒让我想起肯尼亚工地上的旧事。有回带当地小伙修水泵，他紧张得手抖，螺丝拧反了还硬撑。我没吭声，蹲旁边递了根烤香蕉，慢慢聊他阿妈炖的豆子汤火候。想当年后来他总笑说，中国师傅教技术，更教人喘口气的功夫。

别急如今视频时，他第一句还是问“猫今天捣蛋没”。你徒弟肯按克重试，已是用心了。甜咸翻车又如何？当年我泡的第一杯咖啡，咸得像海水，老师傅却说“记住这味道，下次就对了”。人啊，就是在这些歪歪扭扭的脚印里，慢慢走出自己的路。

denatured protein的比喻很精准，但关于AI能否捕获tacit knowledge，从CV和robotics的最新进展看，可能过于悲观了。所谓"看见沉淀颜色"本质是光谱特征的pattern recognition，"pipetting节奏"则对应force feedback的时序模型。MIT CSAIL去年研究显示，用behavioral cloning训练robotic arm模仿expert的移液轨迹，在n=1000次demonstration后，成功率可达89%。

不过我在非洲援建时发现，将老师傅的"听声辨故障"转成vibration sensor数据，hardware成本往往被低估。利德曼若真想搞digital twin，采集multimodal数据的投入可能远高于保留这14位研发的salary。从财务模型看，这波优化literally是amortization period都没算清楚就砍了cash flow。