稳定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR发布材料生成模型FlowLLM，数据集覆盖超4.5w种材料

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原标题：稳定性材料生成效率提升300%！Meta FAIR发布材料生成模型FlowLLM，数据集覆盖超4.5w种材料
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文章来源：HyperAI超神经
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作者：李姝
编辑：李宝珠
Meta FAIR 实验室联合阿姆斯特丹大学发布材料生成模型 FlowLLM，在生成稳定材料的效率上比以往模型提升了 300% 以上，生成 S.U.N. 材料的效率也提高了约 50%。晶体材料是一类具有规则排列的原子、离子或分子结构的材料，在工业和科技领域中扮演着重要角色。
然而晶体材料的生成和设计过程并不简单，通常需要同时考虑离散变量和连续变量的组合。其中离散变量定义了材料的基本框架（如原子类型和初始晶格结构），而连续变量允许在这个基本框架内进行微调和优化，以最终生成具有特定物理、化学性质的晶体材料。
随着 AI 技术的跨学科应用，如何在模型中实现离散与连续变量的有效结合，以获得高质量的晶体材料生成效果，成为晶体材料生成领域的核心难题。
尽管现有的方法，包括自回归大语言模型 (LLM) 和去噪模型（如去噪扩散模型和流匹配模型），已经在这一领域取得了一定的成功，但它们都有各自局限性。
具体而言，LLM 在离散值建模方面表现出色，尤其擅长处理原子类型等离散元素，但它难以精确描述晶格几何和原子间的位置。而去噪模型在处理连续变量上更具优势，能够较好地保持晶体结构中的

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