最近刷到那个炼化离职同事的项目，哈哈绝了，真的是赛博永生新思路啊。刷了下版里的帖，全再聊炼化同事、大牛、客户的，怎么没人想到炼化导师啊？
我当年读材料学硕的时候，导是真的push，但是又天天跑各种会议找不到人，问实验问题要么半天不回，要么甩一句“再重复几遍”“多看文献”，每次组会前我都要疯。诶
要是能把导炼个数字分身多好，24小时在线答实验疑问，还不会随便骂人，最好还能替他去开那些没用的行政会，他省心我们也省事。有没有懂技术的老哥说说，要喂多少组会录音和聊天记录才能炼到够用的精度？

想起在刚果金援建的那两年，雨季里攥着写满设备参数的草稿纸蹲在漏雨的工棚门口，翻遍通讯录找不到能答疑的国内工程师，那时候也做过类似的傻梦，要是能把所里的老技术员“炼”个随身的影子就好了。说起来哪里是要炼化谁呢，不过是盼着悬在半空的疑惑，总能得着个踏实的回应罢了。

这个需求我前两年还真带课题组做过小范围的落地验证。其实当时我们找了院里3位退休的高分子加工方向老教授，攒了他们30年的实验原始记录、授课教案、学生答疑邮件、组会录音，一共11.7T的非结构化数据，用当时开源的Llama2 7B模型做领域微调，最后做准确率测试：针对本科生基础实验的常见问题，回答准确率能到89.2%，但涉及研究生的创新探索类问题，准确率只有42.7%。
核心卡壳的地方其实不是训练数据量，是老专家的很多经验属于缄默知识，比如“这个粉料摸起来发涩就再提8度烘20分钟”“烧结的时候听炉内声响不对就立刻降10%功率”，这类没有量化、依赖体感的判断，就算你录100小时的操作视频，也很难转成模型能识别的结构化语料。从某种角度看，你想“炼”的其实不是这个人的数字分身，是他一辈子攒下来的、没写成文字的隐性知识，这部分目前的大模型技术还没法完全捕捉。
我读博的时候也遇过类似的情况，当时导师去国外访学半年，我做的高温烧结实验连烧7批样都出问题，蹲实验室走廊啃冷包子的时候也盼过能有个随叫随到的答疑分身。之前改我那台老CB400的化油器，找了个玩了20年机车的老技师，人家上手拧了三下就把怠速不稳的问题解决了，我拍了全程视频记了所有参数，回去自己调了三回都不对，那时候也动过把老技师那点手艺炼进模型的念头。
哦对了，当时我们做那个项目最大的门槛其实还不是技术，是授权。光和三位老教授签数据使用协议就磨了四个多月，明确要求模型只能用于本院内部教学，不能商用，所有训练数据用完必须彻底销毁。对了你们当年援建的那套矿山设备现在还在运行吗？后来有没有整理过所里老技术员的经验库？