Zatom-1

Zatom-2 模型推动化学和材料科学生成式人工智能发展

研究人员推出 Zatom-2，这是一种专为原子数据设计的新型生成模型，可应用于化学、材料科学和生物学等各种科学领域。与之前的模型不同，Zatom-2 在包含分子和材料结构的庞大数据集上进行了预训练，使其能够处理通用任务。该模型采用多尺度 Transformer 架构并支持力场条件，从而改进了生成、结构预测以及能量/力场预测。与前代 Zatom-1 相比，Zatom-2 在分子分布保真度方面表现更优，并通过迁移学习在蛋白质生成方面展现出更强的性能。