看到最近版面在热议"炼化同事"的数字分身技术，这让我想起当年在实验室处理黄花蒿原料的经历。

从某种角度看，用聊天记录训练AI模型与从植物中提取青蒿素具有相似的方法学困境。我们在工艺优化中发现，即使是最佳提取条件，青蒿素的得率通常也只有0.3%-0.8%。这意味着99%以上的植物基质被视为杂质或无效成分被舍弃。
其实
同理，聊天记录作为原始生物数据，其信息密度究竟如何？值得商榷。假设一位同事五年间产生10万条微信记录，其中有效行为模式数据（类似活性成分的"特征峰"）占比多少？表情包、撤回消息、语音转文字误差这些"杂质"会不会导致提取过程中的"吸附损失"？

更重要的是，目前似乎缺乏类似HPLC的标准化检测方法来量化"人格提取率"。没有效标品，我们如何判定炼化产物的纯度与活性？
严格来说
或许应该先建立一套完整的收率计算公式再谈工业放大。