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“林先生，我是做生物大分子冷冻电镜的，”
一个戴着厚厚眼镜的学者站起来，“我们的图像噪声同样非常严重。
请问Aether_Chrono模块中的隐马尔可夫模型，是否有可能被推广，用来识别蛋白质折叠过程中的亚稳态构
象?”
“理论上是完全可行的。”
林允宁的回答不假思索，“只要您能为不同的构象状态，提供一个物理上合理的能量模型作为先验约束。”
又一个问题接踵而至。
“林同学，Aether_ML中的PINN框架非常强大，但它在处理高维偏微分方程时，是否会遇到所谓的‘维度灾难”
问题?”
“很好的问题。
所以我们引入了迁移学习’的策略。
让模型先在低维的简化问题上进行预训练，学会物理规律的‘语法”
，然后再迁移到高维的真实问题上。
这能极大地加速收敛，并提高泛化能力。
他的每一个回答，都精准、深刻，且充满了启发性。
就在主持人准备宣布报告结束时，后排，一个身影缓缓站了起来。
是乌萨尔。
这一次，他脸上没有了之前的敌意，反而带着一丝谦和的微笑，甚至还带头鼓了鼓掌。
“林先生，一场无与伦比的报告。
我必须承认，Aether是一个强大的工具。”
台下众人交换了一下眼神，都感觉到了空气中不同寻常的味道。
“但一个工具的力量，最终体现在它的发现上。
’
乌萨尔话锋一转，那双鹰隼般的眼睛里，闪烁着冰冷的光芒。
他抛出了一个逻辑陷阱。
“我听说，您最近正在构建一个关于非局域声子输运”
的全新理论，也就是您那篇在arXiv上登出的新论文。
这是一个非常大胆，但也非常危险的领域。
在没有确凿的实验证据之前，我们如何能确定，这不会是又一个无法被验
证的‘漂亮的数学游戏呢?”
这个问题，精准地打在了所有建模工作的痛点上。
它无法被当场证伪，却足以在所有人心中埋下怀疑的种子??Aether再强大，也只是一个“高级的拟合工具”
，而不是一个“发现工具”
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