arXiv · Materials Science· Peng Kang, Yaxuan Sun, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng, Huibin Xu·· 11 小时前精选
CrystalJev用校准的基础模型概率决定材料发现中的下一步计算
CrystalJev: calibrated foundation-model probabilities decide what to compute next in materials discovery
arXiv:2610.06985v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Peng Kang, Yaxuan Sun, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng, Huibin Xu
研究任务与主要进展
CrystalJev通过一次冻结势模型的前向计算，为未弛豫晶体结构输出校准概率、保形保证及升级到弛豫或DFT的计算规则。研究比较了65个Matbench Discovery模型，并报告按决策价值排序较慢计算可在约十分之一成本下保留其大部分收益；在离子替换的登记前瞻测试中，基于既有数据的预测将新候选稳定比例高估0.9—2.2个百分点，而从新候选池补充数百个标签更可靠地消除了偏差。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
本站判断
CrystalJev 将晶体原子势模型的预测能量转换为带校准概率和保形保证的筛选结果，并以决策价值而非概率安排后续计算。摘要在65个Matbench Discovery模型和登记的2,100次离子替换DFT前瞻测试中报告了成本收益，但新候选群体变化会使既有数据校准产生偏差，依赖新池标签纠正；完整方法细节和适用边界仍需阅读全文确认。
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