MatterChat：专为材料科学设计的多模态大语言模型
MatterChat是一种新型多模态大语言模型，专门针对材料科学与原子尺度模拟任务设计。与传统LLM只能处理文本不同，它能够理解和操作三维原子结构、电子云分布等非文本的微观物质数据，实现材料发现、性质预测和逆向设计等应用。该模型的发布标志着AI在科学计算（AI4S）领域，特别是材料科学方向的重大突破。
材料科学
First-Principle 上关于「材料科学」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
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上海交大团队开发多智能体AI平台，指导钙钛矿太阳能电池在100°C下高效稳定运行1000小时
上海交通大学赵一新教授团队在《Science》发表论文，他们开发了一个多智能体协同AI平台，用于辅助设计高效稳定的钙钛矿太阳能电池。该平台通过四个分工协作的智能体（数据、中心、组分、界面智能体），整合文献机理知识并基于小数据进行全局优化。最终，AI辅助设计的钙钛矿太阳能电池在100°C高温下连续运行1000小时后，仍能保持97%的初始效率，成功突破了钙钛矿电池的长期稳定性瓶颈，展示了AI4S在能源材料研发中的巨大潜力。