第191章 算法疊代
第191章 算法疊代
周昀的實驗室近期的工作排得非常滿，按照他的規劃，理論算法和工程實現兩條線並駕齊驅。
周昀自己幾乎泡在了辦公室里，自板上的數學公式和算法結構圖每天都在更新、擦除、再更新。
他與陳默以及另外兩名精於算法的博士生組成了核心算法組，全力攻堅「AI一DFT對抗性驗證」模型。
這兩個博士生是他從其他學校借調過來的，都是非常有實力的學生，否則根本就不可能跟得上他們的思路。
那個關鍵的「物理規則過濾器」，正從理論構想，一點點變成複雜的代碼邏輯。
而陳默，則展現了超出他年齡的統籌能力。他將工程實現線的任務拆解成一個個清晰的模塊：數據預處理流水線、DFT計算任務調度器、結果自動分析與反饋循環。
他手下帶著幾名碩士生和工程師，確保每一行代碼都納入版本控制，每一次計算任務都有日誌可查，整個工程平台以肉眼可見的速度變得高效。
數據共享協議也順利簽署，來自國內三個頂尖材料課題組的第一批實驗數據開始匯入實驗室的資料庫。
陳默組織人手對這些數據進行清洗、標註和格式化，將其轉化為「萬象」模型可以理解的養料。
然而，高速推進之下，一些問題也開始不斷顯現。
首次全鏈路閉環測試的前一天，陳默找到了周的，眉頭緊鎖。
「老闆，有點問題。」陳默將平板電腦遞給周昀，上面顯示著數據監控平台的界面，「超算中心節點返回的結果，延遲比我們預估的高了15%，而且有三個DFT計算任務異常中斷，日誌顯示是內存溢出。」
周昀接過平板，快速滑動著日誌信息，眼神銳利。「超算中心那邊怎麼說？」
「他們初步排查，說可能是我們提交的任務並行策略對他們的調度器產生了壓力，或者我們模型生成的某些初始結構過於複雜，超出了單任務內存預算。」
陳默語氣帶著一絲不確定，這個問題涉及到底層計算資源和算法設計的交叉地帶，略顯棘手。
周昀沉默片刻，手指在平板上點了點。「兩個方向同時查。第一，你繼續和超算中心的技術人員對接，優化我們的任務提交腳本，嘗試不同的並行配置，摸清他們系統的脾性。這是工程問題，必須解決。」
「第二，」他抬起頭，看向算法組所在的方向，「把那些導致內存溢出的初始結構挑出來，給我看看。
可能是我們的物理規則過濾器」還不夠嚴格，讓一些物理上不合理的結構溜了過去，消耗了不必要的計算資源。」
陳默立刻點頭：「明白，我馬上去辦。」
當天晚上，周的的辦公室燈火通明。他和陳默以及算法組的成員一起，對著那幾個異常結構進行了深入分析。
果然，其中一個結構在鍵長和鍵角上出現了極其不合理的扭曲，雖然通過了初步的幾何優化檢查，但在更精細的DFT計算中立刻暴露了問題。
「看來，我們的過濾器」網格還不夠細。」周昀在白板上畫了一個新的流程圖，「需要在現有規則基礎上，增加一層基於初步電子結構分析的快速預篩，把這種明顯會導致計算崩潰的結構在第一時間剔除。」
這是一個臨時的算法補丁，與此同時，陳默那邊也傳來了好消息。
通過與超算中心技術人員的反覆調試，他們找到了一個更優的任務並行配置方案，有效降低了任務隊列的延遲。
第二天下午，第一次全鏈路閉環演示在實驗室的小會議室進行。
周昀坐在中間，陳默負責操作。隨著陳默在控制台輸入最後一條指令，平台自動從「萬象」生成了十個候選材料結構，經過加固後的「物理規則過濾器」篩選，剩下七個合格結構被自動分發到本地GPU集群和超算中心節點進行DFT計算。
屏幕上，任務狀態條緩慢前進。
一小時後，所有DFT計算完成，結果被自動回收、分析，並反饋給「萬象」模型。完整的閉環，成功了。
雖然這只是一個演示案例，生成的結構也遠未達到實用價值，但意味著周昀設定的第一個階段性目標—一三個月內搭建基礎平台，跑通閉環—一已經提前地完成了。
會議室里響起一陣輕鬆的呼氣聲和幾聲低低的歡呼。陳默看向周昀，眼中帶著詢問。
周昀臉上沒有太多表情，只是微微頷首。
「閉環跑通了，很好。這說明我們的骨架搭起來了。」他的聲音平穩，卻帶著不容置疑的力量，「但效率，還遠遠不夠。十個結構，過濾掉三個，剩下七個里，根據DFT結果反饋，有五個是毫無價值的垃圾」，另外兩個也僅僅是不那麼垃圾」。」
他轉過身，目光掃過在場的每一個人。
「下一個階段，目標不再是跑通，而是優化。我們要讓這個系統變得聰明，讓萬象」在對抗性驗證中快速學習，真正理解什麼是好」的材料結構。
六個月的指標，99.9%的垃圾淘汰率，找到有潛力的新材料，這才是真正的硬仗。」
「不要鬆懈。」周昀最後說道。
眾人剛剛放鬆的神經再次緊繃起來，但眼神中，更多了幾分躍躍欲試的火焰。
周昀的警告言猶在耳，優化的「硬仗」便以出乎意料的方式拉開了序幕。
在成功跑通閉環的鼓舞下，團隊士氣高漲，開始向「萬象」模型灌入更大量的訓練數據，並進一步收緊「物理規則過濾器」的參數，期望快速提升篩選效率。
起初幾天，效果似乎立竿見影。模型生成的候選結構中，那些明顯不合理的數量銳減，提交到DFT計算環節的任務通過率顯著提高。
然而，就在陳默準備在周一的組會上匯報這個好消息時，一個尖銳的問題浮出水面。
負責分析DFT結果的一名博士生發現，最近幾批通過篩選的結構，雖然幾何上看似合理，但其電子結構卻呈現出一種令人不安的平庸。
它們大多是結構極其穩定、帶隙過寬或過窄的絕緣體或導體，幾乎不具備作為功能材料的潛力。
換句話說，「萬象」似乎學會了一種取巧的方式：為了避免生成「垃圾」，它傾向於生成那些能量極低、極其穩定、但也毫無用處的「超級穩定結構」。
簡單來說就是過擬合了。
「老闆，情況有點不對勁。」陳默在組會前匆匆找到周昀，展示了分析結果，「過濾器的確攔住了垃圾，但也好像把創造力」一起過濾掉了。
萬象」在走向保守，它現在輸出的結構，像是經過精心修飾的標準答案」，缺乏創新。」
周昀盯著屏幕上的能帶結構圖和形成能數據，眉頭漸漸鎖緊。他預見到優化之路會有波折，但沒料到居然會是過擬合的問題。
組會上，氣氛變得有些凝重。陳默匯報了篩選率提升的數據，但也坦誠了」
結構平庸化」的新問題。
「這意味著，我們的物理規則過濾器」可能過於強勢，或者說，我們給萬象」設定的優化目標太單一了——僅僅追求低能量和穩定性。」
周昀一針見血地指出，「它就像一個只會背誦教科書的好學生，能避開所有錯誤答案，卻答不出有創見的題目。」
這甚至還沒有原版的萬象」好用，所謂的改進完全是負優化。
所有人的心都沉了下去。他們夜以繼日的工作，換來的竟是比原始模型更糟糕的結果，短暫的沉默後，周昀敲了敲桌子，將眾人的注意力拉回。
「現在不是沮喪的時候。我們診斷出了問題—一過擬合。那麼，解決方案是什麼？」
他目光掃過算法組的成員，最後落在陳默身上。「陳默，你認為問題根源在哪裡？除了目標函數單一。」
陳默冷靜下來後盯著屏幕，快速分析：「我認為有兩個層面。第一，正如您所說，優化目標過於強調穩定性和低形成能，相當於給了模型一個強烈的避錯」指令，它自然會選擇最保守、最安全的路徑。
第二，我們灌入的高質量」數據，可能本身就偏向於已知的、穩定的結構類別，模型從中學到的知識」範圍太窄，缺乏對未知、亞穩態但可能具備特殊功能的結構的探索。」
「很好。」周昀點頭，「所以，我們需要在規則」和自由」之間找到一個平衡點。不僅要告訴模型什麼是錯」的，更要引導它去發現什麼是好」的，甚至是意想不到」的好。」
這個與監督的思想有點類似，但是又不完全一樣，他站起身，再次走向白板，擦掉了之前的部分流程圖。
「第一，立刻調整損失函數。引入功能潛力作為核心優化目標之一，設立一個創造性獎勵機制。
對於生成的結構，只要其電子結構顯示出我們預設的、有價值的功能特徵，如適中的帶隙、高的態密度有效質量、特定的能帶形狀，即使其形成能不是最低的，也應該獲得高評分。」
「第二，調整訓練數據。不能只餵給它標準答案。我們需要刻意加入一些經過驗證的、具有特殊性質的亞穩材料數據，甚至是一些看似怪異」但在特定條件下成立的結構，拓寬它的視野」。」
「第三，」周昀筆尖一頓，「在對抗性驗證環節，給驗證器增加新的評判維度。不僅要判斷結構是否合理，還要評估其功能潛力。讓萬象」明確知道，僅僅存活下來是不夠的，必須展現出價值。」
「周老師，這樣修改，模型的收斂速度可能會大大降低，而且搜索空間會爆炸性增長，計算成本————」
「我們現在要的不是快速收斂到一個錯誤的局部最優，而是要以足夠的耐心，找到那條通往真正創新的路徑，效率暫時下降可以接受，但方向必須正確。」
他看向陳默：「工程線配合，重新配置計算資源，優先保障新算法的測試和疊代。
另外，數據組立刻開始篩選和準備包含亞穩相和功能材料的特殊數據集。」
任務分配下去，實驗室再次高速運轉起來，重構算法和數據集花費了將近一周時間。首次測試那天，所有人都屏息凝神。
新的「萬象」模型開始生成候選結構。與之前相比，生成的結構明顯變得更加多樣，甚至有些看起來「大膽」了許多。
然而，隨之而來的是DFT計算任務的激增，以及更高的失敗率。許多結構在幾何優化階段就崩潰了，或者計算出匪夷所思的電子性質。
陳默看著監控平台上跳動的失敗提示，眉頭緊鎖，改進版的「萬象」似乎從一個極端走向了另一個極端——創造力有了，但穩定性急劇下降。
連續幾天，進展緩慢。篩選率不僅沒有提升，反而因為大量結構在DFT驗證環節失敗而有所回落，團隊內部開始出現一些焦躁的情緒。
就在此時，周昀做出了一個決定。他叫停了大規模的結構生成測試。
「我們陷入了另一個誤區。」他在晚間的小範圍討論會上說，「創造性不是漫無目的的隨機發散。我們需要給這種創造」加上一個錨點，基於物理規律的探索。」
他提出了一個全新的概念：「在物理規則過濾器」和功能潛力評估」之間，增加一個結構可行性預測」模塊。這個模塊不追求絕對精確，而是利用一個輕量級的神經網絡，快速預測生成的結構在DFT幾何優化中的存活概率」。
讓萬象」在生成階段，就能有一個初步的、基於經驗的手感」，知道往哪個方向創造」更容易產出物理上可信的結構。」
這是一個巧妙的折中方案，相當於給天馬行空的創意加了一個符合工程實際的「韁繩」。
算法的疊代進入了一個更複雜的階段。團隊成員們圍繞著「結構可行性預測」模塊的設計和訓練，展開了激烈的討論，陳默協調著資源，確保這個新模塊能儘快集成到主流程中。
周昀的實驗室近期的工作排得非常滿，按照他的規劃，理論算法和工程實現兩條線並駕齊驅。
周昀自己幾乎泡在了辦公室里，自板上的數學公式和算法結構圖每天都在更新、擦除、再更新。
他與陳默以及另外兩名精於算法的博士生組成了核心算法組，全力攻堅「AI一DFT對抗性驗證」模型。
這兩個博士生是他從其他學校借調過來的，都是非常有實力的學生，否則根本就不可能跟得上他們的思路。
那個關鍵的「物理規則過濾器」，正從理論構想，一點點變成複雜的代碼邏輯。
而陳默，則展現了超出他年齡的統籌能力。他將工程實現線的任務拆解成一個個清晰的模塊：數據預處理流水線、DFT計算任務調度器、結果自動分析與反饋循環。
他手下帶著幾名碩士生和工程師，確保每一行代碼都納入版本控制，每一次計算任務都有日誌可查，整個工程平台以肉眼可見的速度變得高效。
數據共享協議也順利簽署，來自國內三個頂尖材料課題組的第一批實驗數據開始匯入實驗室的資料庫。
陳默組織人手對這些數據進行清洗、標註和格式化，將其轉化為「萬象」模型可以理解的養料。
然而，高速推進之下，一些問題也開始不斷顯現。
首次全鏈路閉環測試的前一天，陳默找到了周的，眉頭緊鎖。
「老闆，有點問題。」陳默將平板電腦遞給周昀，上面顯示著數據監控平台的界面，「超算中心節點返回的結果，延遲比我們預估的高了15%，而且有三個DFT計算任務異常中斷，日誌顯示是內存溢出。」
周昀接過平板，快速滑動著日誌信息，眼神銳利。「超算中心那邊怎麼說？」
「他們初步排查，說可能是我們提交的任務並行策略對他們的調度器產生了壓力，或者我們模型生成的某些初始結構過於複雜，超出了單任務內存預算。」
陳默語氣帶著一絲不確定，這個問題涉及到底層計算資源和算法設計的交叉地帶，略顯棘手。
周昀沉默片刻，手指在平板上點了點。「兩個方向同時查。第一，你繼續和超算中心的技術人員對接，優化我們的任務提交腳本，嘗試不同的並行配置，摸清他們系統的脾性。這是工程問題，必須解決。」
「第二，」他抬起頭，看向算法組所在的方向，「把那些導致內存溢出的初始結構挑出來，給我看看。
可能是我們的物理規則過濾器」還不夠嚴格，讓一些物理上不合理的結構溜了過去，消耗了不必要的計算資源。」
陳默立刻點頭：「明白，我馬上去辦。」
當天晚上，周的的辦公室燈火通明。他和陳默以及算法組的成員一起，對著那幾個異常結構進行了深入分析。
果然，其中一個結構在鍵長和鍵角上出現了極其不合理的扭曲，雖然通過了初步的幾何優化檢查，但在更精細的DFT計算中立刻暴露了問題。
「看來，我們的過濾器」網格還不夠細。」周昀在白板上畫了一個新的流程圖，「需要在現有規則基礎上，增加一層基於初步電子結構分析的快速預篩，把這種明顯會導致計算崩潰的結構在第一時間剔除。」
這是一個臨時的算法補丁，與此同時，陳默那邊也傳來了好消息。
通過與超算中心技術人員的反覆調試，他們找到了一個更優的任務並行配置方案，有效降低了任務隊列的延遲。
第二天下午，第一次全鏈路閉環演示在實驗室的小會議室進行。
周昀坐在中間，陳默負責操作。隨著陳默在控制台輸入最後一條指令，平台自動從「萬象」生成了十個候選材料結構，經過加固後的「物理規則過濾器」篩選，剩下七個合格結構被自動分發到本地GPU集群和超算中心節點進行DFT計算。
屏幕上，任務狀態條緩慢前進。
一小時後，所有DFT計算完成，結果被自動回收、分析，並反饋給「萬象」模型。完整的閉環，成功了。
雖然這只是一個演示案例，生成的結構也遠未達到實用價值，但意味著周昀設定的第一個階段性目標—一三個月內搭建基礎平台，跑通閉環—一已經提前地完成了。
會議室里響起一陣輕鬆的呼氣聲和幾聲低低的歡呼。陳默看向周昀，眼中帶著詢問。
周昀臉上沒有太多表情，只是微微頷首。
「閉環跑通了，很好。這說明我們的骨架搭起來了。」他的聲音平穩，卻帶著不容置疑的力量，「但效率，還遠遠不夠。十個結構，過濾掉三個，剩下七個里，根據DFT結果反饋，有五個是毫無價值的垃圾」，另外兩個也僅僅是不那麼垃圾」。」
他轉過身，目光掃過在場的每一個人。
「下一個階段，目標不再是跑通，而是優化。我們要讓這個系統變得聰明，讓萬象」在對抗性驗證中快速學習，真正理解什麼是好」的材料結構。
六個月的指標，99.9%的垃圾淘汰率，找到有潛力的新材料，這才是真正的硬仗。」
「不要鬆懈。」周昀最後說道。
眾人剛剛放鬆的神經再次緊繃起來，但眼神中，更多了幾分躍躍欲試的火焰。
周昀的警告言猶在耳，優化的「硬仗」便以出乎意料的方式拉開了序幕。
在成功跑通閉環的鼓舞下，團隊士氣高漲，開始向「萬象」模型灌入更大量的訓練數據，並進一步收緊「物理規則過濾器」的參數，期望快速提升篩選效率。
起初幾天，效果似乎立竿見影。模型生成的候選結構中，那些明顯不合理的數量銳減，提交到DFT計算環節的任務通過率顯著提高。
然而，就在陳默準備在周一的組會上匯報這個好消息時，一個尖銳的問題浮出水面。
負責分析DFT結果的一名博士生發現，最近幾批通過篩選的結構，雖然幾何上看似合理，但其電子結構卻呈現出一種令人不安的平庸。
它們大多是結構極其穩定、帶隙過寬或過窄的絕緣體或導體，幾乎不具備作為功能材料的潛力。
換句話說，「萬象」似乎學會了一種取巧的方式：為了避免生成「垃圾」，它傾向於生成那些能量極低、極其穩定、但也毫無用處的「超級穩定結構」。
簡單來說就是過擬合了。
「老闆，情況有點不對勁。」陳默在組會前匆匆找到周昀，展示了分析結果，「過濾器的確攔住了垃圾，但也好像把創造力」一起過濾掉了。
萬象」在走向保守，它現在輸出的結構，像是經過精心修飾的標準答案」，缺乏創新。」
周昀盯著屏幕上的能帶結構圖和形成能數據，眉頭漸漸鎖緊。他預見到優化之路會有波折，但沒料到居然會是過擬合的問題。
組會上，氣氛變得有些凝重。陳默匯報了篩選率提升的數據，但也坦誠了」
結構平庸化」的新問題。
「這意味著，我們的物理規則過濾器」可能過於強勢，或者說，我們給萬象」設定的優化目標太單一了——僅僅追求低能量和穩定性。」
周昀一針見血地指出，「它就像一個只會背誦教科書的好學生，能避開所有錯誤答案，卻答不出有創見的題目。」
這甚至還沒有原版的萬象」好用，所謂的改進完全是負優化。
所有人的心都沉了下去。他們夜以繼日的工作，換來的竟是比原始模型更糟糕的結果，短暫的沉默後，周昀敲了敲桌子，將眾人的注意力拉回。
「現在不是沮喪的時候。我們診斷出了問題—一過擬合。那麼，解決方案是什麼？」
他目光掃過算法組的成員，最後落在陳默身上。「陳默，你認為問題根源在哪裡？除了目標函數單一。」
陳默冷靜下來後盯著屏幕，快速分析：「我認為有兩個層面。第一，正如您所說，優化目標過於強調穩定性和低形成能，相當於給了模型一個強烈的避錯」指令，它自然會選擇最保守、最安全的路徑。
第二，我們灌入的高質量」數據，可能本身就偏向於已知的、穩定的結構類別，模型從中學到的知識」範圍太窄，缺乏對未知、亞穩態但可能具備特殊功能的結構的探索。」
「很好。」周昀點頭，「所以，我們需要在規則」和自由」之間找到一個平衡點。不僅要告訴模型什麼是錯」的，更要引導它去發現什麼是好」的，甚至是意想不到」的好。」
這個與監督的思想有點類似，但是又不完全一樣，他站起身，再次走向白板，擦掉了之前的部分流程圖。
「第一，立刻調整損失函數。引入功能潛力作為核心優化目標之一，設立一個創造性獎勵機制。
對於生成的結構，只要其電子結構顯示出我們預設的、有價值的功能特徵，如適中的帶隙、高的態密度有效質量、特定的能帶形狀，即使其形成能不是最低的，也應該獲得高評分。」
「第二，調整訓練數據。不能只餵給它標準答案。我們需要刻意加入一些經過驗證的、具有特殊性質的亞穩材料數據，甚至是一些看似怪異」但在特定條件下成立的結構，拓寬它的視野」。」
「第三，」周昀筆尖一頓，「在對抗性驗證環節，給驗證器增加新的評判維度。不僅要判斷結構是否合理，還要評估其功能潛力。讓萬象」明確知道，僅僅存活下來是不夠的，必須展現出價值。」
「周老師，這樣修改，模型的收斂速度可能會大大降低，而且搜索空間會爆炸性增長，計算成本————」
「我們現在要的不是快速收斂到一個錯誤的局部最優，而是要以足夠的耐心，找到那條通往真正創新的路徑，效率暫時下降可以接受，但方向必須正確。」
他看向陳默：「工程線配合，重新配置計算資源，優先保障新算法的測試和疊代。
另外，數據組立刻開始篩選和準備包含亞穩相和功能材料的特殊數據集。」
任務分配下去，實驗室再次高速運轉起來，重構算法和數據集花費了將近一周時間。首次測試那天，所有人都屏息凝神。
新的「萬象」模型開始生成候選結構。與之前相比，生成的結構明顯變得更加多樣，甚至有些看起來「大膽」了許多。
然而，隨之而來的是DFT計算任務的激增，以及更高的失敗率。許多結構在幾何優化階段就崩潰了，或者計算出匪夷所思的電子性質。
陳默看著監控平台上跳動的失敗提示，眉頭緊鎖，改進版的「萬象」似乎從一個極端走向了另一個極端——創造力有了，但穩定性急劇下降。
連續幾天，進展緩慢。篩選率不僅沒有提升，反而因為大量結構在DFT驗證環節失敗而有所回落，團隊內部開始出現一些焦躁的情緒。
就在此時，周昀做出了一個決定。他叫停了大規模的結構生成測試。
「我們陷入了另一個誤區。」他在晚間的小範圍討論會上說，「創造性不是漫無目的的隨機發散。我們需要給這種創造」加上一個錨點，基於物理規律的探索。」
他提出了一個全新的概念：「在物理規則過濾器」和功能潛力評估」之間，增加一個結構可行性預測」模塊。這個模塊不追求絕對精確，而是利用一個輕量級的神經網絡，快速預測生成的結構在DFT幾何優化中的存活概率」。
讓萬象」在生成階段，就能有一個初步的、基於經驗的手感」，知道往哪個方向創造」更容易產出物理上可信的結構。」
這是一個巧妙的折中方案，相當於給天馬行空的創意加了一個符合工程實際的「韁繩」。
算法的疊代進入了一個更複雜的階段。團隊成員們圍繞著「結構可行性預測」模塊的設計和訓練，展開了激烈的討論，陳默協調著資源，確保這個新模塊能儘快集成到主流程中。