讲者1：OK 那就这个我们就进行进入接下来的一个大约 40 分钟左右，这个您可以在卫生间拿给那个要和我们的这个圆桌的讨论环节。 可能稍微有些。 那那那个我就先来做一个这个我们圆桌的大概的一个介绍。 首先好的，在刚才的那个环节之后，我们还有一位这个嘉宾加入，就是中科院物理所物理研究所的研究员王磊老师。 就所以我想就以王王老师跟大家做一个基本的介绍，介绍一下自己在做的关注的工作，以及获取对 AF science 的这个方向的一个一些个基本看法。 你看可以。
讲者2：没办法，谢谢林峰的邀请。 前简短介绍一下我自己我在物理研究所工作，所以我关注的很多的点是量子多体物理，还有统计物理当中的一些比较偏基本层面的问题，像是多电子的确定用方程求解，或者统计物理当中的一些所谓的 intractable problem 像是自由能的计算、配分函数商的计算等等之类的。
讲者2：今天我们的主题是 AF science 我刚才提到这些问题，我很希望 AI 当中的一些新进展可以有帮助了但是不少时候那些问题都很难直接转化成现有的机器学习的问题，因为他们比较偏底层，很难有别人帮我解过已经有现成的数据集或者不少时候都很难转化成一个现有的机器学习问题的 formation 但是我还是坚定地认为继续是 AI 对这些问题是有帮助的。
讲者2：目前我关注到的两个比较我自己特别感兴趣的两个倾向是生成性模型今天可能提的不多，但我特别喜欢的一类，他们的目标不是拟合数据或者是做回归，而是去生成因为它自然就跟统计物理或者多电子的波函数有一些关系。 另外一方面是所谓的微分编程，就是我觉得是把现有的机学技术和已经有的很多现有的模拟手段结合的一个非常好的切入点。 这是我目前的兴趣点，谢谢林峰。
讲者1：好，谢谢王磊老师的简短的介绍。 也确实今天这个蓄力和方程生成模型、微分编程等很多相关的话题，其实我们还没有能这个充分的展开，但也期待待会我们能够对，能够共同的碰撞。 对。 然后接下来呢就是我想就是带从一个问题出发吧，来来去开启这个话题啊，因为这确实是一个比较大的一个话题。 然后各位也是在这样的一个这个方向上非常活跃。 所以从这个角度来看的话，一个大家会非常关心的第一个问题就是说对于这样的一个方向，在工作的过程中那个遇到过怎样的痛以及有没有那么一个瞬间或者另一件事情，让你觉得最为激动的事情，我想可能从这个角度来切入并且为了这个 panel 一个线上的 panel 能够比较。
讲者1：有问题就忘了以上的关注的问题，我在线上已经接近3000，你给你给你三张那个观众。 那么结合大家的提问来去给下一个 speaker 的下个嘉宾你的提问。 然后我就设置了一个顺序，就是说由刚才王涵讲的分工到莫寒讲的那个逼都泛涵，再到王磊老师刚才所介绍的今天没有展开，但是非常基本的规定问题方程的解决，再回归到一个更为接近极具这个需求的一个然后设计的问题。 所以可能待会的顺序就由王海莫王磊柏林这样的方式来看。
讲者1：2 主要这样的话就就可能就先请王涵来分享。 第一个地方可能那个大小是没问题的，所以我这收集了一下，恭喜王涵分享一下最大的困难，然后最激动人心的事情，以及可能结合观众这的一个问题。 就是观众有两个都是在你提及到这个 top down 的方式的时候问到的，就是 top down 的模式里来处有温度和压力的参数，以及 top down 是不是半经验模型。 然后可能或者更加这个我见到你，你这个介绍一下你对这种 top down 这样的一个路径和 AI 的结合的一些想法。
讲者3：好，我先来这个回答一下，就是工作中的困难跟激动的事情，因为我觉得这个工作中最大的困难实际上是这个。 是我的体会，就是深度学习的这个数学理论方面其实还是非常缺乏，以至于我们怎么这样呢？ 就说传统上如果我们做一个计算的任务的时候，然后比如说像传统计算数学里边的一些有限言理论什么之类的，他们可以给我们非常漂亮的一些收敛性的分析对吧？ 然后这个时候我们知道如果我们要提高精度的话应该怎么做对吧？ 比如说我们把网格打得更密对吧，或者说用更好的这个基底 tbases 然后我们就能够获得更好的精度。 然后在这个数在这些数学理论的指引下，然后我们对这个怎么样控制误差心里面是非常清楚的。
讲者3：在这个机器学习领域里面，其实实际工作中这个问题就是说我们缺乏这样的数学理论的指引，以至于很多的时候我们想去分析一些误差来源的时候，实际上是比较困难。 比如说这里面其实误差的来源可能是有非常非常多的可能性对吧？ 比如说数据本身质量就是好对吧。 有时候有有时候我们所有的事情都做对了，但是没想到数据很糟糕，然后整个事情还是没有做好。 然后或者是比如说到底是优化器性能不行，还是说我们的模型表示能力不够对吧？ 然后这个时候这些问题实际上是在我们的工作中是频繁遇到，并且由于没有很好的数学理论，实际上是难以回答的这样的一些这个问题。
讲者3：当然这些问题其实我我觉得领域里面其实大家也都是意识到了，并且有很多的这个学者在这样这些方向进行努力，你还是希望能有一些这个尽早有一些这个实际的这一种。 比较完善的理论，能够指导我们这个自己学习中的这些模型的这个结构的设计。 最激动的事情。 当然是这个模型能够 work 的时候的，这个感觉当然是最激动了。 比如说这个其实好多模型比如说 D 比如说像 deep MD 这个模型最开始能够 work 的时候，然后实际上那是那是真的是非常非常激动。 对顺着刚才林峰提的这个观众的问题，就是传统的 top down 模式，它怎怎么怎么讲，我觉得它实际上很多时候都是一些纯经验的这个这个这个模型模型构造。 然后这样的这个模型构造的问题是什么呢？ 就是说一方面它是表示能力方面的问题。 因为实际的多体的这个是函数，可能是一个非常复杂的一样的一个形式对吧？ 然后我们引入了过多的简化以后，然后很多东西它实际上已经变得做不好了，就哪怕是我们给定了一个有限的目标的集合的时候，它可能都不能把所有的性质都做得很好。
讲者3：然后另一个就是这个泛化能力实际上是基于一些信念，就是说我们引入的这些物理知识能够很好能够比较好的我们指导模型去泛化。 但是有的时候这个其实其实也很难讲，就是尤其是 out of distribution 的泛化。 虽然说机器学习我们完全不能指望 out of 继 tribution 但是传统的模型有时候也很难说我们给定的这个函数形式，它就是那个 underline 的那个是函数的这个形式。 对我想应该我我就我就说这么多。
讲者1：好。 对，你恰好把那个剩下的没问的观众的问题也都相当于回答了。 那可能是莫寒的回答之前要不问莫寒一个问题。
讲者4：Ok。
讲者1：那个应该是王涵问。 不好意思，我没介绍清楚规则。
讲者4：好的。
讲者1：王涵我。
讲者3：我问孟涵一个问题是吗？
讲者1：对没有。 你回答完问下一个人一个问题，这样的话就省了我提问的工压力。
讲者3：OK 是。 我我来我来这样问。 就是就是这就是做 DFT 软件实际上一个非常重要，但是又是可能是可能有些情况下又是并不是非常非常讨巧的这个事情对吧？ 然后在中美科技脱钩的这样的这个比较大的这个时代，他的背景下，然后其实我们其实有很多的类似的这种短板，然后需要我们去补齐，但是似乎又并不是一个短时间内就能做好的这个事情。 然后所以就是想请梦还稍微评价一下，就是说作为一个从软件开发者的角度上来讲，然后希望这个生态最理想的这种生态的状况是怎么样。 然后或者是比如说国家政策或者产业方面应该提及哪些支持，就是可能比较宏观的一个问题。 Ok。
讲者4：好。 谢谢王老师的问题，我觉得这个问题也非常好。 就是我先问一句林峰，我还需要回答那个什么工作困难和。
讲者1：激动的事情，这个问题还需要可以先回，也可以先从这个王王涵老师的提问开始，我觉得这几个东西作为隐私。 好。
讲者4：对最近中美的摩擦还挺多对吧？ 然后其实政治上的可能也说不了什么，但从软件上还是有一些心得体会的。 就是这两年可以看到国家还是挺重视这个软件发展的。 然后也慢慢地注意到这个 DFT 软件还是挺重要的一件事情。 那么从我的角度来讲，就刚才王老师说这个有很多是类似的短板要补齐对吧？ 然后它 DFT 算法也不是一簇包括它软件也不是一蹴而就的事情，就很难说一两年你就实现弯道超车，可能放长远来看还是要更长的时间。
讲者4：所以在我看来，我自己的话是在到北大之前，我是做 dip 软件比较多，基本上属于单打独斗的那种。 所以到了北大之后，其实有一个很重要的心得体会，就是从开始慢慢地从局部的这种算法的关注，一直到一个更全局的一个视野。 其实他就是一个慢慢的放手的过程。 就是就一开始你发现就是自己做，然后自己做的话非常快，效率非常的高。 然后后来你会发现这样做其实还是赶不上要的那个目标。 所以必须要转换一个思路，就是说你要培养更多的人来做这件事情，而且尽量地把他们都培养好，让他们知道说这里面短板到底是什么，然后怎么样做才能做好。 所以我一直觉得说培养人才是非常重要的，而不是我自己单打独斗。 那么这件事情就放长远的来说，这些培养的人他们将来可以慢慢地把这些短板给补齐，然后把这个软件继续做下去，我觉得这个可持续的发展很重要。
讲者4：然后如果从国家政策上，就是说我们最近也注意到国家开始重视这个软件的发展。 但是就是从从一些具体的政策上，包括一些经费的怎么使用上，就是会发现还是有一些可以改进的地方。 比如说这个我们会发现做我们这一行这个基石费是其实是非常重要的一个经费使用项目。 但是现在在有些项目上，这个经费就是对计时费这一部分限制还比较大，就是就没有办法占的比重太高。 所以类似这样的事情就是怎么样从国家的政策上能够制定一些更易于软件开发的经费使用方案。 我觉得这个还是挺值得关注的一件事情，就能够真正的把这些经费用在刀刃上。
讲者4：对，大概是这样子一个回答。 然后我再回答一下林峰的那个那两个问题，就是第一个是工作中有什么困难，然后第二个是最激动的一些事情。 对困难的话你如果从 dip 算法层面上来讲，一直是有挺多的，就是首先这个 did 的算法要把它推明白，公式推明白，然后还要知道怎么样把它实现在电脑硬件上，让它最有效地跑起来。 就是高性能计算这里面有充满了很多，就不不不仅仅是物理公式上推的，还有计算机的编程知识等等。 尤其是最近如果跟 AI 结合的，会发现这个大数据这些学科的知识也需要去补充，所以它其实是一个挺交叉的这么一件事情。
讲者4：困难很多，然后就是说这个是你如果自己去编程的话会遇到一些困难。 然后如果像我在北大当一个老师的话，你会发现困难会慢慢地转移。 就是就像我刚才说的，你会去想要培养更多的人。 其实这个培养人的过程就是一个放手的过程，就是很多原先你关注的细节，你现在离那些细节的距离更远了，那你怎么样才还能够保证这个完成度能够达到你的要求？ 这其实是需要探索的。
讲者4：所以最激动的事情其实并不是说我自己把这个算法给想出来，做出来，程序写出来这以前是，但现在已经不是了，就是我觉得现在最激动的事情应该是说你指导的某个学生或者跟你合作的一个人，他把这个事情做出来了就是说你通过跟他的交流，你告诉他最重要的点在哪里，要把哪些事情给考虑好，然后他做出来。
讲者4：那这件事情是比我自己做出来要更激动的一件事情啊，如果没有做出来，你会不断地去反思说这整个链条中到底有哪一环没有做好，然后要去反思怎么样能够把它做得更好。 啊除此之外，最后一个就是说在北大当老师，一你会发现说这个学生他一二年级上的一些课程，其实跟我自己在上本科生的时候还是差别不是很大。 但是尤其现在这么一个这个环境就是变化得非常剧烈，不管是 AI 方面的，还是说大数据或者说他不同教他学科的结合，其实是我们可能是需要一些教学改革的，是说去培养一些交叉型的人才，比如说让大数据的做计算机的同学也学学物理化学，然后学学物理，物理化学专业的同学也去学大数据 AI 等等。 然后这些我觉得是挺重要的一个事情。 然后大概就想到这么多。
讲者1：培庆，你就下一个给下一。
讲者4：那我问王磊老师一个问题，问，我一直对，就是 AI 这个我结合刚才王涵老师的问题，我觉得说这个 AI 方面在科学就是 AI for science 这个主题，特别是在一些比较涉及到像解多题多电子问题这种比较困难的问题上。 就是说我们我们怎么样能够把一些数学公式一些物理极限，考虑在 AI 中就这方面的进展，能不能给我们介绍一下。 就这条路走得通吗？ 比如说我要满足某个物理极限，然后把它设计到 AI 的方法里面，能够用在一些物理计算的科学软件里面。 那么像这方面其实我了解的还比较少，所以想请教一下王磊老师。
讲者2：请教，我不敢谢谢莫寒的问题，我先就试着回答这个问题或做出一些评论。 刚才说数学或物理的一些极限，我的理解是某些数学物理理论给出的基本原理来限定。 我们用 AI 的方法解决这些科学问题所能得到的精度，我的理解是这样的。 基于这样，我想到的最直接的其实也是去年的这个论坛我也专门提出来讲的，我觉得就是所谓的变分原理，最小作用量的原理，我觉得这是一个基本的物理学的原理。 你看斯大力学，其实斯大力学都能用最小最重量原理表达出来。 基于这种备份原理，其实就把基于运动方程的基于微分方程的基于解线性方程组的解 pde 的等等的所有的这种腐酶类型都变成最小化问题了。 这其实我觉得是特别适合于 AI 技术的。
讲者2：应通常的 AI 技术讲的是拟合追求泛化，其实反而造成了一些困惑对吧？ 因为泛我们拟合的 airbar 是多少？ 我泛化能力到底是怎么样？ 因为这和数据集的分布有关。 但如果我基于辩分原理解决这个问题，其实我解的就是优化问题，基本原理上就有保证这个损失函数是越低越好，不存在泛化的这种困境。 当然面临的挑战就是这是一个高维的优化问题，谁都知道这是 npr 的，不见得有通用的解决方法的。 但是过去的这些 AI 领域的经验性的成功其实告诉我们，看起来对于特定的问题，选用特定的模型以及结合这些硬件优化器的进展还是有空间的。 所以我的理解是结合边分原理的。
讲者2：不仅是基态，因为基态现在其实已经形成一个非常重要的一个研究方向了。 多点的全天旺城基态变不函数。 其实刚才我为什么用最小最优量的原理是因为我觉得整个物理学当中除了变分，基态计算还有好多好多控制问题，自由能计算，其实都可以有变分的分母类型，所以不见得是积态计算，就有很多的机会。 我是这样觉得的。  OK 如果这个回答 OK 我就忘了。 所以林峰问我们的是遇到的困难和激动的事情困难。 我觉得做科研的这些困难本来就是科研的一部分。 所以调克服这些困难也是科研当中乐趣所在，所以就没有什么特别具体的。 但是和刚才莫寒说到的这个点，我想再重复地就是再强调一下。
讲者2：我觉得我们可能目前面临了一些额外的困难，其实来自于跟外界交流的脱钩。 看起来一个不好的趋势是可能会脱钩之后形成某种内循环，有一种国内自己的话语体系。 再结合上本来就有的一些不好的倾向，大家想看这些数字或者弄一些大新闻等等之类的。 会让我们对于一些基本价值的判断产生扭曲。 特别是在没有外界的干扰和指引的情况下，我觉得这是我目前看到的挺大的挑战。 很多会也不开了，然后我也出不去了。 所以我觉得像今天我们这个讨论也是我们自己和自己。 我我们觉得我们自己志同套合的人在做一些讨论。 但最好我们可以想办法能够找到一些外界的驱动，我觉得这是我想到的。 我觉得最大的一个困难当然还有一些跟我们现在具体做的 AF science 相关。
讲者2：那我看我通常会面临的其实是一些误解。 因为很多时候我出去说我们在做这样的事情机器学习做一些物理的问题，通常会得到一些会得到的一些反应是机器学习是一些含糊的不定量精确的不具有可解释性的方法，它怎么可以用来解决物理这样基础的科学问题很多时候我会觉得要花很多的口舌来把，就试图把我刚才想说基于边份云俩那套来解释清楚。
讲者2：我觉得那这至少从我个人而言，我希望能够再花更多的立即和时间来向大家证明和传播这样的一个信念。 AI 还是可以成为一个跟传统手段一样的定量精确并且可靠的方式，帮助我们做足新的科学发现的。 当然这也是各有自己的一个鞭策。 激动人心的事情我觉得我找不到比刚才莫寒讲的更好的回答。 确实我也是这样，就看到我的合作者特别是我的学生和博士后，他们自己做出发现的时候，他们找到一个他们自己想出来的一个新的 AI 可以帮助我们科学解决问题的一个点子，并且在那个方向做出我自己都不能够 follow 的这些工作的时候是我最激动的。 OK 再往后问国林问题。 我注意到今天我们这个论坛几个 speaker 包括在那样，其实主要是数学物理背景的国林，我的理解是 computer science 计算机背景的，所以我特别想也借这个机会向你请教，也是探讨一下这个问题。 就大家我们从不同的领域进入这样一个交叉的这么一个问题。
讲者2：AF science 从你的角度，你觉得有了很强的计算机的这样背景和工程的这样背景了之后，进入这个领域之后，你所面临的问题是什么？ 或者你和我们这样本来就是所谓 domain domain scientist 交流的时候，你很希望从我们那我们这得到的信息是什么？ Ok。
讲者5：OK 好，谢谢王磊老师。 对，其实这可能也跟林峰问的题很像，就是说比如我遇到了什么问困难对吧，其实这个可能也算其中一块。 对是就是说确实因为我们是跨领域，然后我之前确实更多是在计算机工程那一块的件数会更丰富一点。 然后像我们刚开始比如像做蛋白折叠对吧，开始就是说怎么说，就确实有一些领域知识要了解，但就说后面一开始我是尝试就是说比如往很深，然后多看一些书，就往一些深去看。 然后就发现可能我们要解的问题很多，然后每个都去看，这时间可能短期内是不太够的。 然后后面我们就看会说可能更多还是把这个具体的问题给抽象出来，然后看我们要解决什么问题，然后以问题出发，然后再基于这个比如跟各个领域的人去讨论，去交流，这样话其效率和效果还是好很多的。 对。
讲者5：然后那就是说这个其实就现在来说，比如像一些很本质蛋白的一些问题，我现在可能也还不是很理解。 但是比如像在建模中涉及的一些问题，比如像 MSA 是什么，为什么 MSA 有用能一些跟模型相关的数据相关的问题我们还是会比较清楚的。 就是说我们其实还是有自己的一套能就说知道我们需要什么信息，然后用这些信息去建模。 那有一个这样大概一个 sense 然后其实对于这个 AF sense 里面，尤其数据驱动这套方法还是比较有效果的。
讲者5：对，然后再回到林峰刚的问题，就是困难对吧，其实困难就跟对，跟王磊老师说的也很像，就是困难总是有的，所以我们每天都在解决新问题，有很多新的挑战。 对，然后然后比如像我们之前做了两个项目，因为做的都是大规模基地学习对吧，然后其最大困难就是说在顺利在平台对，然后我们怎么去产生这些顺利，然后去把这个集群给调动起来。 然后在我们就是说绅士一开始创业公司这个平台基础肯定是稍微差一点，所以我们一开始是花了比较多时间去做一些基建的问题，能把一些平台一些工程的东西给弄出来。
讲者5：对，其实机动人性的事，肯定就是说比如解决每一个问题，然后完成每一个成就，比如包括最近这段时直接把 uniful 的 2.0  还有 unimal 给弄出来。 然后也看到很多就是说很多同事同学都从中收获了很多新的，然后也学习到很多新东西，那我整体还是感觉非常好的。 对，然后我看这边是有一些问题是吧，0分我就直接回答吗，还是等一下再一起。
讲者1：可能因为问题比较那个零散，所以可能我们就顺着这个论坛来，因为那个这里面变成了一些具体的问题，或许我们可以后面来去展开，还有十几分钟，可能估计我们的讨论可能就是一轮两轮就差不多了。 对，然后甚至甚至刚才这轮问题，我其实前面设计了几个问题，就是关于我就是说刚才介绍的更多的是那个我们关注的问题，或者我们熟悉的或者我们面对的问题。 然后但这个领域确实，可以说是刚刚开始得到了很大的关注。 然后特别刚才有敢于这个王磊老师说的就是说这个对话这样这这个交流其实是应该开放充分的这个关注到很多不同的人的进展。 对，然后所以其实我稍微换一个这个问法。 甚至这个这样的一个现实挑战就是说那么能不能请各位嘉宾也说一下自己最关注的下一个问题是什么？ 或者说你觉得哪的 AI for science 这个比较大的一个 scope 之下什么问题还值得我们关注，或者说我们身边。
讲者2：凌风的信号不是很好是吧，大家都看到他行。
讲者3：那要不然我就开始。
讲者2：回来了。 回来了吗？ 刚才没听到是吗？ 最后有一段话没听到。 对。
讲者1：然后对最后有一段话就是说我要这个顺序，要不就王磊老师开始按照这个我们现在 PPT 上的倒过来，然后来谈一谈。 就是说我们向外看，就是说你关注到的比如做得好的一些话题，或者非常 promising 的一些方向，或者说你觉得下一个非常重要的问题是什么？
讲者2：OK 向外看，意思就是不见得是我们自己做的。 对。
讲者1：不见得是我们自己，因为你刚才不是说这个我们不要对，只在自己的这个做过的事情范围内讨论。 对，然后其实观众也特别的多，也是希望能够给大家一些各个方向上的一些认识和我们见到的觉得不错的一些个可能性。
讲者2：不过讲得可能还是不够远，因为我一直关注的其实也就是这些比较微观的这些层面。 我先讲点基础的，因为我觉得刚才讲到那些微信编程什么之类的，我觉得这些基础的学习算法很多，它的优化的目标或者空间，很多时候是对着经典的机器学习问题来的是吧，就 NLP cva 等等之类的。 当把这些我们的研究对象转到基本科学问题的时候，我们不能 assume 我们作为用户或者科学家，我们被给了这些现成的东西对吧，就 jax 什么那些框架拿过来就用了。 恐怕我们很需要是走到很底层甚至走到很硬件那层对吧，TPU什么之类的。 来。 针对科学问题去做很深度定制化的这些类别人框架和甚至硬件。 这是我不过林峰你可能也接触了挺多，也组织了挺多。 对。 也希望将来我们这个论坛最有机会，我们可以甚至走到那个层面是吧。 就不 assume 我们被给定了这种技术的facility。
讲者1：他也不应该是这样的。 其实是的。 是的。 是的。  OK 非常统一，也非常值得关注的一个方向。 因为这种或许也是最近碰撞的很多的一个方向。 挺好。 对对。 国林你有什么想分享的吗？ 或许还有一种问法，就是比如说我们要再请一个 speaker 的话，你觉得请谁比较合理，然后他为什么？ 对吧？ 昨天我突然想到了一个对合适的问法。
讲者5：对OK ，我角度可能不太一样。 我可能还是就想刚刚我们我讲了两个东西后面能怎么继续，比如像蛋白和小分子这两块怎么能继续地做得更好？ 对，然后蛋白那块虽然现在我们单具体做不错，但其多具体效果还是有比较大的空间。 然后同时在一些比较特殊的 case 比如像过了蛋白或一些点突变，其现在的模型都过了很好的处理。 这一块可能是蛋白结构预测，我们后面会重点去关注的一些问题。 然后在小分子这一块，其实我们在做的 uniror 过程中会发现体现有小数小分子这边无论数据量还有相关的 benchmark 就是说那些我们展示性的那些数据，其实它们都不能很好去反映我们这模型的效果，就主要还是一些质量，质就是这个数据这种数据质量的一些问题。 就比如像，蛋白结构预测这几年能做比较好，我觉得很大的原因是因为有 task 这个比赛，然后它其实很大地推动我们这个蛋白结构预测这个方法的一个形成。
讲者5：但是在小分子领域这一块，其实目前我感觉还没有一个特别好的脑中 benchmark 可以让大家都可以在上面比较好去验证了模型的提高。 然后这块可能就说我们如果有一些更好 benchmark 然后作为一个作为一个领域的一个指南针。 然后那我们可以更好去优化相关的算法，这我觉得是比较关键的。
讲者1：明白，这就是一个从 AI 的视角来看非常关键的一个事情对，接下来请莫寒分享一下。
讲者4：好的，那个我就分享两点。 第一个是从我自己的角度出发，我就觉得说 AI 的话就是说它跟 DFT 软件结合的话怎么样？ 就是说我们要把这件事情做好就是其实是需要对 dip 软件或者算法有更深刻的认识的，然后才能够抽象出 AI 是应该怎么样发挥它的作用的。 那么所以对于我来说，我觉得 AI 的领域是它可以用的领域是非常广的，哪怕是在 AI for science 或者 AI for 这个微观模拟，我觉得都是有非常广阔的用途的。 但是我觉得要坚持把一个小领域做好还是挺重要的，就是我会跟自己说做得不要太发散，因为太发散的话有可能 bft 这件事情就做不好。
讲者4：这个是从我自身的角度来讲。 那从一个更大的尺度全局来讲，我觉得 AI 的话它就是那张图是从微观到宏观。 对我来说很感兴趣的就是怎么样能够把微观尺度的这些方法或者精度或者结果一些材料的性质，你带到宏观体系上，往更大尺度上去做怎么做，然后到底能不能做好？ 然后我其实觉得下一个箭头应该就是往上走，然后去探索更多 AI for science 的可能性我觉得这个也挺重要的。 这个就大概讲这两点。
讲者1：谢慕涵，那王涵。
讲者3：我觉得对，在我看来可能就是下一个重要的事情应该是这个就是有科研应该是科研生产力，我们怎么样去 boost 我们科研的这个生产力这样的一个问题。 如果我们回顾这个工业的生产力，怎么也估此实达实际上是一个从这个手工作坊就是老师傅手艺人生产的这些工业品生产的这些东西，到这个一个流水线批量生产的这个工业品的这样的生产模式的这样的一个变革。 但是我们发现其实我们做这个 air for science 研究的时候，我们绝大多数时候做的这些模型跟方法其实还停留在这个其实是手工作坊的这种阶段对吧？ 然后老师傅的经验并不能很好地被沉淀为固定的公益的公益的流程得到传承跟扩散以至于很多时候一些模型的一些构造方式或者是炼丹的模式都成为一些所谓的读文秘籍，然后并不能很好的在领域内得到很好的扩散跟传播。
讲者3：然后这个实际上意味着我们需要一些基础设施方面的一些一些改进，比如说像这种怎么样去把我们的这个的模型构造数据生成等等，然后定义为一些很好的这种工作流对吧？ 然后在这个工作流的运转中，我们怎么样实时的去监控，去改进我们这个模型的质量，然后怎么样把我们的新方法，然后随时地能够非常快速地 plug in 到我们的这个工作流之中，然后获得快速的这个验证跟迭代等等。 然后这个实际上实际上是实际上对我们很多的这个基础的设施都提出了这个更高的要求。 我希望的其实是在这个未来的其实是未来不多年的发展的过程中，我们是看到这些基础设施有一些本质性的突破，然后能够为我们这个 AI for size 这些研究者，然后提供更好的科研的基础设施，能够解放大家的这个生产。 好，我就提这么多。
讲者1：好，谢谢王涵老师的回答以及可能时间关系，我们就要进入这个尾声了。 然后我想可能先把这个问题最后一个问题就是一两句话。 可能对于线上可能这个几千位这样的一个观众，大家关注这个 AF science 这样的方向，结合和各位的这个经历，来一些心得体会和建议。 可能我们就按这个顺序的方式来从王涵老师开始。 对，然后那个可能留给大家一两这个半分钟准备，可能我也在这个 PPT 上，上面也有这个 asi 就 AI for science instaged 也是鄂老师最开始介绍的。
讲者1：聚焦方向的我们去做相应的事情的这样的一个平台，以及刚才介绍的很多的工作所对应的开源社区。 那我们希望就是能够以一个灵活的以及非常有效的方式能够共同推动刚才我们说的很多的新的可能性，以及推动很多挑战的问题的解决。 然后可能更多的问题，也如果说刚才覆盖到的几位嘉宾的问题，如果有进一步的想要交流的同学，因为今天的时间关系，我们就顺着这两个这个公众号，可以大家进一步的留言和这个交流。 好，那就从王涵老师开始这个一两句话的感言和建议。
讲者3：这个其实挺难的，因为每个人的情况都不太一样，就是一个是放飞想象的翅膀。 然后另外一个是具体工作中脚踏实地，有时候细节，有时候这个细节往往决定了成败。  OK 我就说这么多。
讲者1：对，谢谢。 那个莫寒。
讲者4：对，我昨天也在想这事，就是就是说我最近在学神经网络，也从零开始学。 然后我觉得像要推动 AI for science 其实能够听到这个报告的人以及从事相关行业的人，其实都是这整个一个非常大的神经网络里面的一个神经元。 就你觉得可能自己这个知道的不多，可能就是也就一个激活函数两个参数。 但是如果是一个很大的神经网络，大家要来做这件事情的话，其实每个人的这个反向传播过程中的参数调整都是很重要的，就有可能你最终会促成一件很大的事情发生。 所以希望每个人都能够多讨论多思考对吧，到底什么样的是一个比较好的方式来做这个 AF science 就每个人都可以发挥它的力量。 好，我就说这个。
讲者1：国林。
讲者5：对，我就说一点，就是说我感觉就是说说要找到对的问题，然后正确的问题去解决。 因为在 science 里面其实我们未解的问题是非常多的，我们应该要找到目前的落地，然后能真正解决的那些问题，然后去发力，这样才是比较有效果的。
讲者1：定义问题。 对，然后最后王磊老师。
讲者2：好，我特别同意国林刚才说的再补充一点，就是大家知道深度学既学习有主要三起两落。 其实 AI for science 现在也不是第一次被提。 我很幸运，很早的时候做这个领域的时候，在图书馆翻到一本 98 年的书，叫做 neural networks for scientific application98 年我建议大家去找去看。 那是一个低谷的时候，人们总结反思他们为什么做不下去了。 所以我特别想。 问大家也是觉得我自己也经常问自己的就是三个问题。  why not what has changed what hasnot 我觉得我们必须想清楚这几个问题才能。 在现在做出一个是国林问的是吧，问题是什么？ 然后我们有什么新的工具，有什么新的方法，有什么新的机会来解决这个问题。 Ok。
讲者1：好，非常感谢王老师的一个总结性的这个感想以及各位嘉宾的分享。 然后这时间关系我们就是说到这个点可能就需要结束我们的讨论了。 然后这个更讨论。 即将结束，但是可能留给我们的问题留给我们的思考其实还是非常的多，也希望 AI for science 这样的一个领域能够在大家共同的兴趣和关注下发展得越来越好，然后并且能够真正地促进我们往更深的更广阔的天地去前进。 好感上谢感谢这个各位嘉宾，也感谢这个线上的各位听众的关注。 我们的论坛今天到此结束。

Answer: AI for science与数学物理、DFT软件等方面的结合愈发受到人们的关注，但是跨领域研究需要充分的知识储备和基建，若想做好AI for science则需要思考与创新，需要抓准问题的关键并用正确的方法去解决，同时也需要注重细节，更需要不懈的努力。