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形式上可以理解为:P (X_t,M_t) 而非:P (X_t) 或 P (M_t) 其中:X 表示全球物理场;M 表示气候模态状态因此模型学习目标从单变量预测升级为联合动力学建模。
为此,中国人民大学高瓴人工智能学院黄文炳副教授团队联合南京大学、华为技术有限公司以及清华大学,在《自然 - 通讯》(Nature Communications)发表了题为《Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction》的文章,并入选了 Inorganic and Physical Chemistry 方向的 Editors’ Highlights(该领域仅推荐 50 篇)。
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