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Mace
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来自预训练 MACE 势的新核函数改进了 MLIPs 的主动学习
研究人员开发了一种利用预训练模型表征来主动学习机器学习原子间势（MLIPs）的新方法。该方法利用预训练 MACE 势的潜在空间来生成获取信号，特别是有限宽度神经网络切线核和激活核。这些信号有效地减少了训练所需的数据，在反应化学基准测试中，能量误差平均减少了 38%，力误差平均减少了 28%。
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机器学习势难以预测二氧化硅玻璃结构
研究人员调查了机器学习势在准确预测二氧化硅玻璃中程有序性方面的局限性。利用中子和X射线衍射以及分子动力学，他们发现即使是包含长程相互作用的模型，在玻璃化后也难以复制实验上的非晶结构。短程和长程模型都表现出过度的有序和受限的网络柔性，这表明当前的方法对于无序二氧化硅的预测建模是必要的但不足够的。