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材料科学基础模型

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材料科学基础模型

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基础模型（FM）在实现自然语言和视觉等领域的复杂下游任务方面取得了显著成功。在本文中，我们建议构建一个用于材料科学的 FM，该 FM 使用来自各种材料领域和数据模态的海量数据进行训练。如今，机器学习模型在材料发现中发挥着关键作用，特别是在属性预测和结构生成方面。然而，这些模型都是独立开发的，仅用于解决特定任务，而没有共享更多的全局知识。开发用于材料科学的 FM 将通过共享其特征表示实现跨材料领域和数据模态的总体建模。我们从数据准备、模型开发和下游任务方面讨论了构建 FM 的基本挑战和所需技术。

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