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uniform memory access
uniform memory access
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新方法从AI势中提取静电学
研究人员开发了一种名为潜伏Ewald求和（LES）的方法，用于从基础机器学习原子间势（MLIPs）中提取静电学性质。该技术能够创建更有效的MLIPs，模拟长程相互作用和电响应，这对于许多化学和材料科学模拟至关重要。该研究对源自各种基础MLIPs的LES提炼模型进行了基准测试，证明了它们预测红外光谱和Born有效电荷张量的能力。
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AI Agent 以高成功率自动化催化剂发现
研究人员开发了 Catalyst-Agent，一个旨在自主筛选新型催化剂的 AI 系统。这个由 LLM 驱动的 Agent 利用材料数据库和计算模型来建议结构修改并计算吸附能。在 ORR、NRR 和 CO2RR 等关键反应上进行测试，Catalyst-Agent 的成功率达到 33-41%，平均在 1-4 次试验内收敛到成功的材料，展示了 AI Agent 在加速科学发现方面的潜力。
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Tessera为边缘AI加速器提供安全、近线速权重流
研究人员开发了Tessera，一种旨在安全地将模型权重流式传输到统一内存架构（UMA）系统中的边缘加速器的新架构。该方法通过实现权重的内联、缓存行粒度解密，解决了在商品设备上保护专有深度神经网络的挑战。Tessera拦截内存突发，并与DRAM获取并行解密，以最小的带宽开销将明文直接流式传输到隔离的NPU SRAM中。