大模型自动构建MLIP知识图谱

Alexis Beer、Liudmyla Klochko和Mathieu d'Aquin报告了一套逐个构建并迭代更新机器学习原子间势（MLIP）模型知识图谱的流程：利用大语言模型从文档和论文提取信息，再通过SHACL约束检查并纠正错误，以保持不同模型表述的一致性。 研究以Matbench Discovery排行榜收录的部分模型演示图谱查询，证明了该流程可生成可查询的模型信息；目前材料展示的是工作流及其应用实例，未提供对图谱准确率或完整性的独立评估。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。