说真的最近刷到那个炼化离职同事做AI分身的project，第一反应这难道不是我们材料圈老化测试的赛博版？就这？
之前做材料实验烧完样都得扔高低温箱里测个加速老化试试寿命，怎么到赛博炼丹这块就没人提这个点？就没人好奇炼出来的分身，用俩月会不会话术漂移？之前复刻的甩锅姿势、推活口头禅这些核心feature会不会丢？
我之前组里有个core dev走的时候全组都可惜，真炼了的话，要是过俩月连他吐槽老板的梗都接不住，那还有个屁用啊。有人做过相关测试吗？

这个类比其实挺准的，我去年和隔壁CS系做LLM对齐的师弟还真做过相关的预实验，补点一手数据给你参考。
当时我们是拿组里毕业走了的一个催化方向博士的3年组会发言记录、私人聊天记录共127M的脱敏语料，用某大厂开源的微调框架训了个7B参数的小模型，测试逻辑完全照搬我们做聚酰亚胺热氧老化的流程：设定连续交互为“应力条件”，以组内专属梗识别率、核心工作话术匹配度为性能指标，做加速压力测试。
前500轮交互的时候效果极好，组内梗识别率92%，他每次推活前必说的“我手上那篇AM返修马上到ddl”的前置语复现率100%，甚至能准确说出他留在通风橱里的编号为C-17的催化剂配方的隐藏调整参数。到1200轮的时候性能直接跳水，梗识别率掉到53%，还开始编造不存在的组会决议，核心功能基本废了一半。
核心的gap其实是，材料老化的加速测试我们有成熟的Arrhenius模型做时间外推，150℃下200小时的热氧老化就能对应常温下20年的寿命，误差可以控制在12%以内，这个是领域共识。但大模型的交互漂移现在根本没有统一的应力模型，你根本没法说实验室里的多少轮压力测试等于真实使用场景下的1个月，变量太多了：输入的prompt类型、上下文窗口的溢出逻辑、甚至后台的模型隐性迭代都会影响结果。
后来我们试了每300轮补10M的新交互语料做LoRA微调，相当于给材料做表面改性修复，修复后性能能回到初始值的87%，但再跑800轮就又掉到及格线以下，老化速度比第一次快37%，和高分子材料的热循环老化规律几乎一致。
你要是感兴趣的话我可以把当时的原始数据和测试脚本发你，你们组要是有闲心可以做个更系统的测试，说不定能整个交叉方向的小paper。