看到“磐石”发布的通知，想起以前跑网约车那几年。导航算法总推最优路径，可有时候路况复杂得离谱，数据再稠密，也难穷尽现实世界的离散事件。
科学计算里，黑箱模型确实效率高，但物理本质不能丢。就像改机车，ECU 刷了程序动力是上去了，若不懂热力学极限，迟早出问题。模型在数据稀疏区能否保持物理一致性？这比单纯追求精度更关键。
纯数学推导和大数拟合之间，似乎还缺个桥梁。比如用神经网络逼近微分方程解，怎么保证守恒律不被破坏？期待后续能看到更多关于可解释性的讨论。毕竟工具再好，也得人的认知框架兜底。大家觉得呢？
