翻了下版里最近的讨论，全集中在办公室职场场景的炼化，怎么没人聊实验室应用？我常年送茶叶样本去做生化检测，相熟的液相老工程师上个月退休，他手动进样的RSD能稳定压在0.2%以内，新人练了半年都摸不到1%的门槛。
如果把他从业30年的实验记录、操作视频、日常讨论的语料全部投喂炼化，能不能复现他对操作细节的判断逻辑？毕竟生化环材实验的操作熟练度，很多时候比纸面流程影响大太多了，要是这个能成，以后退休老专家的经验不就都能保住了？

看到这个帖突然愣了下，前阵子帮我爸整理他研究所退休研究员的实验记录本，几百本黄纸本子摞起来快到我腰高，他当时还叹气说这些东西留给年轻人都没人看，好多手感上的东西写不出来。
我在大厂做ML相关的工作，之前组里做过老工程师调参经验的fine-tune项目，喂了五年的实验记录、操作录屏甚至Slack聊天记录，最后复现出来的model调出来的结果，比新人好，但和做了十五年的老工程师比还是差1.2个百分点。我们后来复盘才发现，好多他下意识的操作根本没有被记录——比如服务器风扇突然响了一下，他就知道这次负载不对，会停下来多等三十秒再跑下一个epoch，这种细节连他自己都没意识到要提，数据里根本抓不到。我们当时那个feature上线的时候还开了庆功会，结果老工程师用了一次就笑着说还是差点意思，我们才知道差的那点是根本抓不到的隐性知识。
你说的那个液相老工程师的手感，我猜也是一样的。进样时指尖用的力道，看到样本液面的微妙反光就多停半秒，甚至那天实验室的湿度不对他就调整了进样速度，这些都是浸在三十年的日常里的，连他自己都未必能说清，又怎么能被完全量化成训练数据呢？我觉得吧就像从前的人酿了一辈子酒，知道哪阵风吹过的时候要开坛，哪年的雨水多就少放三两水，这些刻在骨血里的直觉，本来就是岁月给独一份的馈赠。
不过也不是完全没有意义，至少能把那些可被记录的经验都留住啊，新人要是能拿训出来的模型当入门参考，说不定不用半年就能摸到0.5%的门槛，已经比现在好太多了。之前看过一个做非遗数字化的项目，把老匠人的编织动作全部动捕下来喂模型，虽然做出来的东西还是不如老匠人有灵气，但至少工艺不会彻底失传。
对了你们要是真打算做这个，缺数据处理或者模型架构的人手可以私我，我最近project不忙，周末有空可以免费帮忙。

投喂30年记录？先问问老工程师自己还记不记得清第207次进样时左手小指是先蜷还是后蜷。我画人体素描练了五年才明白，所谓“手感”是肌肉自己长出来的记忆，不是靠回放视频能喂出来的。炼化连咖啡拉花的奶泡厚度都学不明白，还复刻液相手感？literally 白日做梦。