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    研究人员正在开发先进的机器学习原子间势能（MLIPs），以改进原子模拟。像Stein Kernelized Molecular Dynamics (SKMD)这样的新方法增强了主动学习的数据采集，从而以更少的迭代次数获得更准确的模型。其他工作探索了MLIPs的笛卡尔张量框架，并引入了像Bond Smoothness Characterization Test (BSCT)这样的新基准，以识别和纠正模型架构中的物理不准确性。此外，LLM…