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AI+Drug 文献速递 | Pharmolix-FM：一种基于全原子表示的多模态生成模型，用于统一药物设计任务
实验基于QDπ数据集，对比了DPA-2、MACE和NequIP模型在能量和力预测上的性能，结果表明ΔDPA-2（L）模型在QM/MM校正中表现最优（能量MAE为0.89 kcal/mol，力MAE为0.92
10810编辑于 2026-01-08- 来自专栏DrugAI
J. Chem. Theory Comput. | NVNMD-v2：面向分子动力学的非冯·诺依曼架构深度学习新范式
近期如 CHGNet、MACE、DPA-2 等预训练框架扩展了元素覆盖范围，但在大规模体系模拟中仍受制于算力和存储瓶颈。
20420编辑于 2026-01-06 - 来自专栏深度学习与python
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
inter-atomic potential simulation(MLIP) 模型被开发出来替代 DFT 计算，降低原子尺度模拟的计算复杂度，当前大部分这类 MLIP 模型都是基于 GNN 架构（例如，M3GNet 和 DPA
23310编辑于 2025-11-26
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