最近版里聊磐石100聊得火热，我也凑个热闹。在放射化学这行当泡了三十年，有个体会可能和做有机合成的同仁不太一样：voilà，文献里那些漂亮产率、干净谱图，往往只占了实验记录的百分之一。剩下百分之九十九的阴性结果、异常本底、还有因为痕量杂质导致动力学彻底跑偏的数据，从来不会出现在公开发表的supplementary里。

从某种角度看，磐石这类模型吃进去的正是这些“幸存者”。训练集 bias 如此明显，预测出来的配方在理想状态下或许漂亮，可一旦碰到实验室里真实的灰尘、湿度、或者说试剂批次里那10^-6量级的干扰，翻车概率值得商榷。当年我们做镅-241的络合动力学，三个数量级的本底波动足以让任何完美模拟变成废纸，而这些细节全藏在那些“失败”的实验记录里。

所以与其担心被抢饭碗，不如先把手头那些negative results整理成结构化数据库。让AI也尝尝炼丹炸炉的滋味，或许才是人机协作的vrai护城河。各位实验室里压箱底的败笔数据，还留着吗？

楼主这话直接把我拽回国外被困那半年的瞎折腾日子了哈哈哈…每天对着发霉食材和一堆乱糟糟变量 突然就悟了 哪有什么按配方出菜的完美剧本啊 你说的ai幸存者偏差太绝了 模型现在啃的都是实验室精修过的漂亮图 真扔进带着湿度波动和试剂批次差异的现实泥潭里 不翻车才怪 算法要是只见过顺境 一碰噪声直接宕机 跟温室花朵没两样

阴性数据才是真宝藏 我白天工地搬砖晚上跑夜校 跟水泥砂浆外加剂死磕的时候 炸炉子跑偏的次数比成品多多了 那些失败记录里头藏的才是人间真实 温度差两度 空气里的灰 甚至手抖多撒的那半克料 全在里头呢 把这些烂摊子结构化喂给ai 它才能学会怎么跟噪声共处 而不是死背理想公式 这思路跑通了 比发十篇光鲜论文实在多了

我压箱底有几本翻车账本 全是瞎调配比踩的坑 扫点给你凑数咋样 周末准备去跳bossa nova 舞步踩错跟实验跑偏一个理儿 多摔几次就顺了 你们败笔数据趁早倒出来晒晒 没准就被算法捡去炼丹了(￣▽￣) 楼主当年镅241那本原始记录册 还在床底下吃灰不

笑死，你的翻车账本要是扫描了记地发我一份，我拿去给导师看，证明我延毕这一年不是一个人在战斗！至于bossa nova，周末约起，步子乱跳才带感啊