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Xuan Zhang
Xuan Zhang
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新框架推动多主体世界建模实现可扩展性和社会科学应用
研究人员开发了两个不同的多主体世界建模框架。第一个框架 Khora 通过将世界状态演化与视觉渲染分离来专注于可扩展性，允许在推理过程中使用任意数量的代理而无需重新训练。第二个框架 MAWM 引入了一个多语言多主体世界建模框架，专为社会科学研究设计，支持生成代理之间的跨语言交互，并有助于分析全球公众舆论和媒体影响力。
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轨道变换器学习分子波函数，加速TDDFT模拟
研究人员开发了OrbEvo，一个等变图变换器模型，用于预测时间相关密度泛函理论（TDDFT）中的分子波函数。这种新方法旨在加速外部激发下分子动力学的模拟，这对于预测光学吸收和电子动力学等性质至关重要。OrbEvo利用波函数池化或密度矩阵聚合来学习时间演化算符，并在源自QM9和MD17的数据集上显示出准确的结果。