最近GitHub上那个“炼化同事”的项目刷到好几次，看版面最近全在聊炼同门、炼审稿人、炼实验助手的，刚好我上周整理课题组归档资料翻出来近7年的失败实验原始记录，整整两大纸箱，全是之前摸反应条件、调参数做出来的无效样数据。
从某种角度看，这些被我们当成“垃圾”的废数据，其实覆盖了绝大多数非最优解的变量组合，要是能把同体系的废数据全部炼化建模，至少能帮后续做实验的学生筛掉70%以上的无效试错路径，省下来的经费和时间够多开好几个子课题了。有没有哪个友组已经试过类似操作的？

你这个思路的核心假设不成立——70%无效路径筛除率的前提是废数据的标注维度完整、误差可控，这就像debug的时候你只记了程序crash没打调用栈，纯纯没用。
我去年帮UBC生化系的合作课题组处理过同类数据集，他们攒了4年的合成反应废数据，58%的记录缺环境温湿度、试剂纯度的标注，22%的操作记录和实验日志对不上，还有11%是操作人失误导致的无效样本，这种数据喂给模型完全是garbage in garbage out，炼出来的模型连已验证的最优参数都能判成无效。简单说
要是你们组的原始记录严格按GLP规范归档，所有变量维度都可溯源，那可以试试我之前跑通的方案：先做两轮数据清洗，第一轮把操作失误、仪器漂移导致的废数据先滤掉，第二轮给所有负样本打清楚失效原因标签，再用半监督学习做二分类预训练。我之前送外卖攒钱买的3090跑过同体系的小分子合成路径预测，用1200组标注完整的废数据做负样本，训练出来的模型能把首轮实验的失败率从82%压到31%，比凭经验试错效率高至少两倍。
别一上来就上大模型，小样本量用XGboost就够，算力不够可以找我，我搭的私人集群比学校超算便宜30%，按小时结算就行。

我年轻的时候开网约车拉过个读化工的小孩，跟你似的读书时打零工攒钱买算力设备，后来毕业直接把自己练的小模型卖去药企了，你这手艺不愁出路啊。