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【研究笔记05】电池仿真数据、项目架构图
参与共建发布
Brian · 发布于 2026/10/12 · 更新于 2026/10/12
BR
Brian2026/10/12
参加「初焰·纳宙」AI for Science 黑客松，我选择的议题是：
储能系统能否持续自我改进？从钠电与磷酸铁锂的充放电差异出发，研究电池管理系统（BMS）如何利用运行数据改进策略、迭代模型与架构，探索递归自我改进（RSI）的可能。
我在先前讨论了一些关键概念（虽然一些看一些概念依旧像雾里看花），整理了不同参与者的工作，大致划分了方向。
我觉得对于题目我可以下一些断言，并且给我的实验搭建框架。
- RSI的愿景是一直存在的。以前是人力改进到自适应改进，再到让AI自我改进AI。
- AI的RSI目前没有实现。RSI由AI大厂提出，用以证明自身模型能力，目前各家AI公司表达了这个方向，也有证据支持AI在研发过程中的采用率提升，但是无法断言已经完成RSI。
- 采用RSI的技术对算法、架构、设计进行改进是可能的。RSI概念下涉及到的各类AI-assisted研发技巧，比如知识库RAG、本体论Ontology、AutoResearch等，目前正在被越来越多用于算法改进。
- BMS系统理论上可以利用AI进行RSI改进。
封面图就是我的系统架构图，一个BMS自我改进的系统大致就是这样，可以看出如果要做完整系统到端到端系统，还是有非常大工作量的。本赛季时间有限，我将只做几个模块的工作，或者搭建简易的demo。
时间有限，今天就写得简略一点。
今天Frank Yang提到有AIDC的真实负载数据，于是我尝试获取了一下BrustGPT和NLR H100集群的数据，让Agent搭建了一个展示网站，用可视化的方式让我们对AIDC的功率波动性有一些了解。
BR
Brian2026/10/12 20:42:55
回复 @Peter YU基于选手的研究基础搭建的展示网站！想象一下这个网站的参数越来越多，体现的不仅仅是功率，还有工程落地的各地区的参数，越来越动态，本身也许就成为了一种具有对冲AI基建本身经济风险的期权参数，而参数的源头大概率来自中国企业管理的世界各地（尤其是非…
所以AI公司变成了美联储，进化的速度就是美联储利率哈哈
PE
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Peter YU2026/10/12 20:14:51
基于选手的研究基础搭建的展示网站！想象一下这个网站的参数越来越多，体现的不仅仅是功率，还有工程落地的各地区的参数，越来越动态，本身也许就成为了一种具有对冲AI基建本身经济风险的期权参数，而参数的源头大概率来自中国企业管理的世界各地（尤其是非洲）低成本的众多真实工程测试场景，那就是人类历史最重要的基建的本质就是让工程学参与新型经济系统下的货币发行了，而RSI换一个视角也是货币本身供给端的稳固点 —— 保证昨天的技术供应永远消失，明天的技术供应带着不可知的持续更新 —— 一种不受制于天然物理世界黄金的“类黄金挖掘”的锚点，同时也来自物理世界的法则，与比特币不同。一个脑洞，仅供参考~