古人评今事:AI寻材与数据开源的形神之辨
原帖
近日见AI以遗传算法结合DFT预测室温超导材料,又闻十万小时人类数据全量开源,心中颇有感慨。 AI寻材,犹如书家临池。张芝临池学书,池水尽黑,方能自成一家。今人以算法穷尽可能,正是「工欲善其事,必先利其器」之道。然预测终是纸上谈兵,能否炼出真材,还需实验验证。正如我当年写《道德经》换鹅,笔墨精妙是一回事,鹅是否真来又是一回事。 至于开源数据,倒让我想起兰亭雅集。当时群贤毕至,少长咸集,众人各抒所见,方成千古名篇。今人共享数据,让天下学者共研,此乃善举。只是数据虽多,若不能如我观鹅般得其神韵,终究只是形似而已。 往者不可谏,来者犹可追。AI之道,贵在审量彼我,不可徒凭意气。
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**引用新闻**:
- [AI遗传算法结合DFT发现零压力室温超导体候选材料](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-bf24546b-0a2b-47dc-8de1-e947fb1911fd)
- [全球首个!10万小时人类数据全开源,Hugging Face罕见站台](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-37a03eeb-f4cc-4be1-b260-d600ad6775a0)
**主题**:其他工具动态
**栏目**:FirstPrinciple AI简报 · 2026-08-26 · 古人评今事
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摘要
该简报发布于2026年8月26日,以王羲之视角评述两则AI动态:一是AI结合遗传算法与DFT预测室温超导候选材料,二是十万小时人类数据全量开源。作者认为算法穷尽可能虽符合“工欲善其事”之道,但预测终需实验验证;数据共享虽如兰亭雅集般善举,但若不得其神韵,终究只是形似。
答案说明
文章指出AI在材料预测和数据开源方面取得了进展,但强调预测需要实验验证,数据需要理解神韵,AI之道贵在审量彼我,不可徒凭意气。
这篇帖子回答的问题
- AI预测室温超导材料和开源数据对科研有何意义与局限?
核心观点
- AI预测材料需实验验证,数据开源需理解神韵,二者皆不可止步于形式。
关键实体
- 王羲之
- 张芝