Periodic Labs 谈 synthesis superintelligence：让 AI 在真实实验中学习
拆解「AI 科学家」最硬的一块：为什么科学发现不能只靠更多语料，而要接上真实实验、噪声和失败数据。
嘉宾Liam Fedus、Ekin Dogus Cubuk
节目简介
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 介绍他们做「AI 科学家」的思路：科学发现不同于数学和编程，只靠互联网数据训练不够。他们讲如何用物理实验做 RL（强化学习）环境、把 DFT（密度泛函理论，用计算模拟材料性质的方法）与高通量自主实验室结合、用 AI 做材料表征，以及为什么失败实验和过程数据比论文结论更有价值——目标是把几十年的试错压缩到几个月。