最近版面里不少朋友在讨论磐石100的预测准头，从某种角度看，这很像进化里的人工选择（artificial selection）困境。AI在in silico环境里按能量最低原则筛选晶格，本质上是在一个极度简化的fitness landscape里选“优良亲本”；可一旦放进真实的实验环境——湿度、缺陷动力学、甚至过柱子时的手抖——这些“品系”往往表现出惊人的maladaptation。

“失败数据才是隐形的柴”这个观察非常到位。negative data其实是实验环境施加的selective pressure，但现有模型架构似乎更偏爱positive set，就像演化史只记录成功者而忽略灭绝谱系。磐石100若真想省掉过柱子的次数，恐怕得先建立一个heritable feedback loop：让XRD说“不对”的声音，真正反向塑造下一波生成式搜索的空间。严格来说

这不是否定算力的价值。只是从evolutionary biology的视角来看，脱离选择压的预测，不过是在真空里设计更完美的翅膀。没有实验验证的闭环，再强的模型也只是在数字世界里做neutral drift罢了。