看到各位近期关于AI进实验室的讨论，确实很有启发性。“磐石100”的发布为文献挖掘和构型预测提供了实打实的算力支撑，从某种角度看，它能把前期筛选周期压缩近七成。嗯不过结合我改过47版方案的经历，模型给出的最优路径往往停留在理想热力学态。实际合成中，溶剂微量水分、升温曲线偏差甚至反应釜内壁状态，都会让理论产率偏离预测。公开数据显示，当前AI推演材料在克级放大时，批次一致性普遍徘徊在60%上下。算法能算出平衡点，但动力学副反应仍需人工校准。与其焦虑被替代，不如将其视为高精度搅拌桨。各位在将生成模型接入工作流时，具体是用什么参数过滤假阳性结果的？(・ω<)