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高通量计算,先学会不算什么
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高通量计算,先学会不算什么

高通量计算的价值不在于算了多少结构,而在于少算了多少不该算的结构。

2026年5月20日
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ML势函数:望远镜,不是显微镜
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ML势函数:望远镜,不是显微镜

ML势函数能扩展模拟尺度,但不是 DFT 的免费替代品。真正的挑战是知道它什么时候不可信。

2026年5月19日
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计算和实验不一致,未必是有人错了
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计算和实验不一致,未必是有人错了

计算预测和实验验证不是对手,而是同一问题的两种语言。它们之间的偏差,往往是新物理的起点。

2026年5月18日
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科研假设,要能被证伪
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科研假设,要能被证伪

好的假设要足够具体以便被证伪,又要足够重要以便被关注。"研究 X 对 Y 的影响"什么都预测不了。

2026年5月17日
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我因这三个低级错误,丢过一整周的计算结果
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我因这三个低级错误,丢过一整周的计算结果

单位换算、硬编码路径、依赖版本——这三个坑,我踩过,身边几乎每个人也都踩过。

2026年5月16日
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图和引言对不上?我用 PicAxe 和 Introduction Finder 重新串了一遍故事线
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图和引言对不上?我用 PicAxe 和 Introduction Finder 重新串了一遍故事线

图表分析不该只停留在 Results。好的论文里,图是证据,引言是伏笔。

2026年5月15日
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提示词不是越长越好:我吃过“信息过载”的亏
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提示词不是越长越好:我吃过“信息过载”的亏

背景给太少,AI 瞎猜;给太多,AI 被淹没。关键不是长度,是取舍。

2026年5月14日
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让 DeepCode 写出“像我们组”的代码,我靠这三条约定
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让 DeepCode 写出“像我们组”的代码,我靠这三条约定

同样的功能,不同组写出来味道完全不同。让 AI 先知道你的“家规”,能少改很多轮。

2026年5月13日
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我花了二十分钟找一篇就在桌面的 PDF 后,决定改掉的三个习惯
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我花了二十分钟找一篇就在桌面的 PDF 后,决定改掉的三个习惯

文献堆在下载文件夹、笔记散落、读完就忘——这三个习惯,我花了很长时间才改掉。

2026年5月12日
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我的科研笔记终于能用了,是因为先写了一个问题
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我的科研笔记终于能用了,是因为先写了一个问题

笔记不是为了收藏,而是为了写论文时能快速找到那篇关键论文和你的想法。

2026年5月11日
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我一个人做项目,为什么离不开 Git
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我一个人做项目,为什么离不开 Git

即使一个人做项目,Git 也能帮你找回“昨天下午还能跑”的那个版本。

2026年5月10日
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AI 写的引言我敢直接用吗?三遍检查后再说
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AI 写的引言我敢直接用吗?三遍检查后再说

AI 写的引言看起来通顺,但可能引用不存在、逻辑跳跃、术语不准。生成只是开始,验证才是关键。

2026年5月9日
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