机器学习原子势组合泛化基准发布

2026年10月23日，Amir Masoud Nourollah等人在arXiv机器学习分类发表研究，提出一个包含四个任务的基准，旨在评估机器学习原子间势在未见分子上的组合泛化能力。 实验结果显示，该任务极具挑战性。即便是预训练于数百万分子的基座模型，其在分布外样本上的误差也往往比分布内样本高出一个数量级。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。