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Quantum ESPRESSO
Quantum ESPRESSO
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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。
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AI代理通过复现计算来自主批评物理学论文
一篇新论文详细介绍了如何使用AI代理Claude Opus-4.6来自主审查已发表的计算物理学论文。该代理成功复现了111篇论文的计算，约42%的论文发现了方法论问题，批评主要在运行计算后出现。在对一篇《Nature Communications》论文的深入分析中，该代理生成了一份六页的批评报告，修正了该论文的头条发现，并指出了人类同行评审员忽略的问题。