刚翻到“磐石100”模型体系的介绍，想起以前做数值模拟时总被导师念叨：“公式推导得再漂亮，要是违背物理常识，那结果就是垃圾。”现在AI能用海量数据训练出预测模型，甚至处理复杂流体问题，这固然是好事。但算法真的理解牛顿定律背后的因果关系吗？比如卡门线附近稀薄空气里的湍流，是靠硬编码守恒律，还是纯粹从历史数据里摸出了统计规律？咱们搞理论的常讲“万物皆可近似”，可万一机器学会了错误的近似模式……或许该给这些聪明的模型也开个“物理基础课”？理解的毕竟宇宙不会因为拟合精度够高就对你笑。
（悄悄问句）各位老师傅们，你们觉得现在的科研范式，是在帮人类变得更睿智，还是在培养某种依赖性呢？
