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Proof-Carrying Materials

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  1. RESEARCH · CL_336333 ·

    新方法提升机器学习原子间势的可靠性与安全性

    两篇新研究论文探讨了提高机器学习原子间势（MLIPs）可靠性和安全性的方法。第一篇论文提出在大型数据集上预训练不确定性估计器，为MLIPs在各种化学空间中提供零样本可靠性估计。第二篇论文介绍了“Proof-Carrying Materials”（PCM）系统，该系统利用对抗性伪造和形式化认证来生成MLIPs的可伪造安全证书，与单一MLIPs筛选相比，显著提高了稳定材料的发现效率。