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原標題：穩定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR發布材料生成模型FlowLLM，數據集覆蓋超4.5w種材料
關鍵字：模型,材料,解讀,晶體,數據
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：李姝
編輯：李寶珠
Meta FAIR 實驗室聯合阿姆斯特丹大學發布材料生成模型 FlowLLM，在生成穩定材料的效率上比以往模型提升了 300% 以上，生成 S.U.N. 材料的效率也提高了約 50%。晶體材料是一類具有規則排列的原子、離子或分子結構的材料，在工業和科技領域中扮演著重要角色。
然而晶體材料的生成和設計過程并不簡單，通常需要同時考慮離散變量和連續變量的組合。其中離散變量定義了材料的基本框架（如原子類型和初始晶格結構），而連續變量允許在這個基本框架內進行微調和優化，以最終生成具有特定物理、化學性質的晶體材料。
隨著 AI 技術的跨學科應用，如何在模型中實現離散與連續變量的有效結合，以獲得高質量的晶體材料生成效果，成為晶體材料生成領域的核心難題。
盡管現有的方法，包括自回歸大語言模型 (LLM) 和去噪模型（如去噪擴散模型和流匹配模型），已經在這一領域取得了一定的成功，但它們都有各自局限性。
具體而言，LLM 在離散值建模方面表現出色，尤其擅長處理原子類型等離散元素，但它難以精確描述晶格幾何和原子間的位置。而去噪模型在處理連續變量上更具優勢，能夠較好地保持晶體結構中的

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