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Npj Comput. Mater.: 大原子模型为材料研发提速：零样本也能精准?

知社学术圈 2025-01-22 11:30

文章摘要

本文介绍了由北京科学智能研究院和北京深势科技等机构合作开发的大原子模型DPA-2，该模型通过多任务预训练方法，能够一次性学习多种化学与材料体系的特征，从而在面对新任务时提供更准确的预测。DPA-2模型在“零样本”预测任务中的精度提升至多可达50%，并在多种下游任务中表现优异。此外，该模型通过蒸馏步骤生成高效精简的学生模型，支持大规模分子动力学模拟。研究表明，DPA-2模型不仅提升了分子模拟的理论与工具，还为高通量材料设计和前沿交叉研究提供了更多可能性。该研究成果发表于npj Computational Materials，DOI为10.1038/s41524-024-01493-2。

Npj Comput. Mater.: 大原子模型为材料研发提速：零样本也能精准?

查看文献： DPA-2: a large atomic model as a multi-task learner
查看期刊：npj Computational Materials

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