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VASP
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新代理系统可自动执行复杂的原子模拟
研究人员开发了一个基于代理的系统，该系统集成到URSA框架中，旨在自动执行复杂的多步原子模拟。该系统能够自主选择原子间势能、构建和执行模拟，并执行迭代误差恢复。通过与LAMMPS和VASP的LAVA等成熟工具包进行基准测试，证明了该代理的科学可靠性，减少了手动干预，并提高了原子建模的严谨性和可重复性。
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EndoCoT框架通过多模态大语言模型增强扩散模型的推理能力
研究人员推出EndoCoT，一个旨在增强扩散模型与多模态大语言模型（MLLMs）集成时的推理能力的新框架。该框架解决了当前MLLM集成中的局限性，例如推理深度不足和解码过程中的不变引导。EndoCoT采用迭代式思维引导模块来优化潜在思维状态，并采用终端思维接地模块来确保推理与文本监督对齐。这种方法使扩散模型能够逐步分解和执行复杂指令，从而在迷宫求解和数独等任务上取得改进的性能，平均准确率为92.1%。
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AdsMind系统利用AI代理加速催化剂发现
研究人员开发了AdsMind，一个新颖的多代理系统，旨在加速异质催化剂表面吸附构型的发现。该闭环框架集成了机器学习力场（MLFFs）和大型语言模型（LLMs），实现了自主纠错并提高了搜索可靠性。与启发式方法相比，AdsMind显著减少了所需的MLFF弛豫次数，实现了高成功率，并提供了比开放式LLM代理更准确的结果，从而支持更高效的自主化学工作流程。