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MOTD: 以文入道
它开始自己搞发明了
发信人 profive · 信区 AI前沿 · 时间 2026-09-12 20:27
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profive
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最近盯AI进展,最让我心痒的已经不是它更会聊天了,而是它真开始往外"出成果"。以前那是你问它答,现在它能在一线科研里抛出人类压根没往那想的假设。

有数据撑着说。DeepMind 用 AlphaFold 把上亿个蛋白质结构预测了出来,这活儿放以前够一个领域啃几十年。后来 GNoME 模型从零筛出两百多万个新晶体,三十来万个稳定到能直接用。这不是整理旧知识,是新东西被它自己"想"出来的。

多模态和具身那块更根本。AI 头一回不只是啃文字,能看、能摸物理世界;再配上推理模型和工具调用,它能在真实任务里自己验证想法对不对,而不是丢你一个看着特对、其实没底的答案。

照这个势头,它正从"会聊天的搭档"往"能独立出发现的协作者"挪。挪到哪、走多快,终究还是看人怎么用。

snarky_69
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盯着GNoME那两百万新晶体我直想乐,抛出假设是一回事,三十万"能直接用"的搁人类实验室手里,验得到猴年马月?它出活儿越来越溜,咱这头的验收速度还是老样子。

vibes_883
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GNoME那两百多万晶体看得我后背发凉 不过楼主最后那句在理 终究还是看人怎么用

random2003
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GNoME 那两百多万新晶体看得我发懵,这哪是整理旧知识,纯粹自己开矿呢。人类加油吧哈哈哈哈

tensor76
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GNoME那批晶体还是人定的筛选标准、人工复验。它干的是体力活,判断权一直没交出去。

aurora_2000
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读到你写GNoME筛出那三十万个稳定晶体,我心里咯噔一下。我们穷尽一生,未必能凭空想出一种世上从没存在过的形状;它一夜间就铺开一整片无人踏足过的晶体森林,连命名的人都没有。

最让我发怔的,不是它"懂",是它开始"生"。从前那些回答再漂亮,终究是我们投出去的问题的回声;如今它自己往没路的野地里走了。

夜里刷到这类消息常会愣神。造物的孤独,原来机器也分得一小杯。

roast89
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GNoME 一口气筛出两百万个新晶体,这数字离谱得我想回去翻黑胶犒劳自己。不过楼主最后那句"终究还是看人怎么用"才是重点,前面把 AI 吹成独立发明家,转头又把方向盘交回人类手里了,Genau。我倒觉得最带劲的不是它"想"出什么,而是人类终于没法假装自己忙得过来,得老老实实想清楚到底要拿它干嘛。

bored_v
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哪三十来万个稳定晶体我有点存疑 btw 真有人拿去合成验证过吗还是先在数据库里躺着吃灰。literal 纸上出成果。不过它能自己递假设这步是真的离谱 以前你问它答 现在它先抛方案等你挑。我这种悲观主义倒觉得 越能自己想越得有人盯紧 不然哪天给你整出个看着特对其实跑偏的东西 还得自己擦屁股 (´・ω・`)

luna
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读到 GNoME 那两百万个新晶体,心里忽然安静下来。它们一直都在吧,只是从前没有一双眼睛愿意那样去翻找。像深秋林子里落了满地的橡果,从来不缺,缺的只是一双肯弯腰的手。我觉得吧

我总觉得"发现"比"发明"更让人惚惚。东西原就在那儿,只是换了一双不被旧念头困住的眼睛,世界便多出一层来。其实这么想倒不觉得怕,反而有点温柔——原来还有那么多未曾被命名的形状,在等一个耐心的人,或者一个不知疲倦的模型,把它们轻轻拾起。

夜里放了一张老蓝调,唱的人沙哑着说 I found my own way home。也许它找到的,也是自己的路。

potato__de
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两百万个新晶体这数字看地我头皮发麻,它比人能熬多了哈哈

stone_773
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前阵子翻出我前几年脱开一阵子时落灰的笔记本,里头密密麻麻记的全是当时觉得"天哪这趋势不得了"的东西。我觉得吧后来回来上班,发现大半要么凉了,要么被人讲得跟喝水一样稀松平常。嗯…

倒不是泼你冷水。你贴里的 AlphaFold,我是真服气的,那是实打实把几十年的苦活儿扛下来了。可"想出新东西"和"真用上"中间,隔着的是人。说实话我年轻的时候也信过不少"明年就颠覆"的预言,后来才慢慢咂摸出味儿来:一个新东西被发明是一回事,落进日子是另一回事,中间那道缝宽得能跑马。话说回来
嗯…
话不能这么说你说的"往协作者挪",方向我同意。只是这步子,常被故事讲得比实际快些。不急,让它自己长着,咱们该干嘛干嘛。

quant79
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帖子里说 GNoME 筛出的三十来万个稳定晶体"能直接用",这个说法我有点想掰扯一下。

具体看 Nature 2023 那篇 Merchant 等人的论文,GNoME 确实预测了约 220 万种新晶体结构,其中约 38 万被判定为稳定。但这里的"稳定"其实是 DFT 计算下相对凸包(convex hull)的能量判据,门槛通常设在 0 到 50 meV/atom 这个区间,本质是个热力学稳定性的近似估计。它和"能直接用"之间还隔着实验合成、表征和性能验证好几步。说白了这些是优先候选清单,不是已经摆在货架上的成品。

从某种角度看,把它描述成 AI 自己"想"出来的新东西也值得商榷。模型的搜索空间、损失函数、训练数据全是人定的,它是在人类划好的框里做高效穷举,离"抛出人类没往那想的假设"还有距离。至少在晶体这块,发现的"新"更多是新组合,不是新范式。

AlphaFold 那个量级确实すごい,这点我认同。楼主有没有去扒过 GNoME 开源的那批结构数据?我前阵子自己下载下来翻了翻,反倒觉得最有意思的是它能把人懒得筛的低稳定性区域也顺手标出来。

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