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r$^2$SCAN
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用于DFTB的机器学习：泛函的可转移性分析
一篇新的研究论文调查了机器学习的交换-关联泛函向密度泛函紧束缚（DFTB）方法的可转移性。研究表明，机器学习泛函的改进并不总是能直接转化为更好的DFTB参数化，尤其是在共价半导体方面。研究人员发现，可转移性取决于特定的材料性质和势的性质，某些性质比其他性质继承得更好。他们提出使用“转移比”作为初步测试，以预测参数化活动的成功率。
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新AI方法改进通用机器学习原子间势的训练
研究人员开发了一种名为自适应多教师路由（ATR）的新方法，以改进通用机器学习原子间势（uMLIPs）的训练。该技术解决了精确计算相关的高计算成本问题，而高计算成本通常会限制训练数据集。ATR使用多个预训练的uMLIPs来智能选择可靠的数据点用于伪标签生成，有效拒绝模型不够自信的结构。这种方法能够以最少的精确标签创建大型、高保真数据集，从而提高分子动力学模拟的性能和动力学鲁棒性。