综述：机器学习势面向材料动力学的物理专用化

Yue Wu、Haoyu Wan、Yuan Tian、Deng Pan、Mingwei Chen 在 arXiv 发布综述《Specialized machine learning force fields for materials dynamics》，讨论物理驱动专用化如何扩展机器学习原子间势（MLIP）在复杂材料动力学中的适用性。 综述围绕带电界面、组分波动的开放系统、多相演化和大尺度断裂四类场景，建立面向特定可观测量的验证框架。作者称通用基础模型与任务专用势互补，专用适配需针对目标可观测量做严格基准测试。 目前信息仅基于论文摘要，尚未核验全文。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。