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Croissant
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New ontology standardizes machine learning interatomic potentials
研究人员开发了一种新的本体，即 MLIPs 本体，用于标准化机器学习原子间势（MLIPs）的描述。这个 OWL 2 DL 本体旨在通过捕获与 MLIP 方法、其超参数、具有 DFT 出处的训练数据集以及基准测试相关的概念来解决该领域分散的元数据问题。该本体结构分为三个模块：方法、训练数据和基准测试，并与材料科学和机器学习中的现有本体集成。
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区块链与具身AI论文探讨抗量子基础设施
一篇新的教程论文探讨了区块链基础设施与具身AI系统的集成，重点关注后量子安全和可信数据经济。文章强调了对加密敏捷架构的需求，以保护数据来源和治理，因为量子计算的进步威胁着当前的加密原语。该论文提出将区块链作为去中心化智能环境的基础层，提供用于抗量子、可互操作和数据可信系统的开源框架。
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Croissant Baker 工具可自动生成机器学习数据集元数据
研究人员推出 Croissant Baker，这是一款开源命令行工具，旨在自动生成机器学习数据集的元数据。该工具遵循 Croissant 标准，该标准正日益被用于数据集发现和可复现性，甚至被 NeurIPS 强制要求。Croissant Baker 在本地运行，适用于无法上传到公共平台的大型或受治理的数据集，并在生成各种数据集的元数据方面表现出高精度。