Zatom-2原子生成模型多任务预训练研究发布
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Zatom-2原子生成模型多任务预训练研究发布
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报道摘要
Zatom-2 是一个在 OMol25 和 OMat24 电子结构数据集约 500 万个结构上预训练的原子级生成模型，采用多尺度 Transformer 架构与条件流匹配，支持力条件控制和生成、结构预测、能量与力预测等预训练任务。
摘自 arXiv cs.LG
最新进展10月9日 12:00
Zatom-2：基于原子级数据的多任务预训练跨领域生成模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.LGZatom-2：基于原子级数据的多任务预训练跨领域生成模型
Zatom-2 是一个在 OMol25 和 OMat24 电子结构数据集约 500 万个结构上预训练的原子级生成模型，采用多尺度 Transformer 架构与条件流匹配，支持力条件控制和生成、结构预测、能量与力预测等预训练任务。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。