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人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
聊天机器人产生的150万材料叙事
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