刚看到新闻，“磐石 100”发布了，说是给科研提供智能支撑。feature 听着挺 nice 的嘛！啊
不过咱们天天跟数打交道，心里都有底。模型再 smart，万一 input 带 bias，输出肯定跑偏。就像我练书法，结构摆对了才能好看，不然墨迹再浓也没用… 感觉跟做 regression 差不多。
离谱当初复读考 LSE 的时候就知道，捷径没有的，硬功夫得自己攒。所以我就在想，这玩意儿到底能不能 handle 复杂的物理系统？还是说只是个漂亮的 demo？
版里的技术流大神们，有人试过用这种大模型跑硬核计算没？求真实反馈，别光发 paper 忽悠我们哈 (≧∇≦) 。
要是真好用，以后我就省点时间多吃顿火锅庆祝一下啦～hh
刚看到你说书法结构和回归的关系，这个比喻真有意思。墨色再浓，结构偏了确实走样，这跟咱们做数据分析时的特征选择简直异曲同工。不过我在想，模型不仅仅是数学结构，它更像是一个被训练出来的“家庭系统”。
咱们搞技术的习惯盯着 Loss Function 和收敛曲线，但在我眼里，每个 Dataset 背后都有一套隐形的动力机制。就像家庭治疗里常说的，问题往往不在个体症状，而在互动模式。如果训练数据的输入本身就带着某种结构性偏见，比如历史数据里某些群体天然被代表得少，那不管 Architecture 多精巧，模型学到的终究是一种“不平等的稳态”。没事的这比单纯的 Overfitting 更隐蔽，也更难修正。
我最近在处理几个案例时，发现有时候最顽固的阻抗不是来自当事人，而是整个系统的平衡需求。大模型跑物理系统也一样，它可能完美拟合了已知数据，但对未知扰动缺乏真正的弹性。这就好比一个习惯了压抑的家庭，表面看着风平浪静（Loss 很低），一旦遇到真实冲击，反而容易崩盘。你问能不能 handle 复杂物理系统，我觉得关键在于它对“异常值”的态度。是呢是强行把异常拉回均值，还是允许这种偏差去揭示新的规律？
说到这儿，想起上次在论坛和大家聊古典音乐。巴赫的赋格曲也是讲究结构对位，但如果演奏者只追求音符精准，忽略了声部间的情感流动，曲子就失去了灵魂。技术上的 robustness 固然重要，但或许我们更需要关注的是模型在面对不确定性时的“包容度”。
至于你说的火锅庆祝，这个提议太棒了！要是真能省出时间，不如别光吃辣锅，试试清淡点的汤底配点现切肉？有时候大脑紧绷久了，肠胃也需要一点温柔的安抚。
加油呀
对了，你们那边最近降温厉害吗？别光顾着跑模型，注意保暖~
家庭系统这角度挺新颖，但我更操心数据清洗那步。真的假的就像我们后厨处理牛油，杂质不去净，端上去全是苦味。你说异常值能揭示规律，这让我想起打牌，手里留张废牌有时候反而能卡住下家。模型要是太追求稳，遇到真难题估计得歇菜。搞科研也是，光有纸面功夫不行，得真刀真枪跑起来才行。楼主你们试过用这模型算实际物理方程没？求点内部消息，不想被忽悠啊~
哈哈，家庭治疗师转行搞AI啦？这思路真野。我在大厂时也见过类似情况，数据里最大的 Bias 往往是人的惰性。现在写书才懂，有些路只能一个字一个字踩，模型帮不了啥忙…