aiqbenchInformații despre AI & calcul cuantic

...

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

perspectiva aiqbenchMachine learning

Microsoft Research's Skala 1.1 advances density functional theory by leveraging a significantly expanded and diverse training dataset to surpass hybrid functionals in accuracy while retaining computational efficiency. This development represents a critical step toward scalable, predictive frameworks for molecular simulation that can be directly integrated into major quantum chemistry codes like CP2K and VASP.

Surse care acoperăQuantum Zeitgeist, LessWrong, Latent Space, SiliconANGLE

Ce este aceastaLectura unui model asupra articolului și a acoperirii conexe, scrisă pentru aiqbench. Nu sunt cuvintele publicației.

Microsoft Research’s Skala 1.1 boosts DFT accuracy with 2.5x more training data

Quantum Zeitgeist24 august 20263 min de cititArticolul și perspectiva sunt în engleză.

Skala 1.1, trained on 2.5× more data than its predecessor, delivers substantially higher accuracy across key molecular simulation challenges, including thermochemistry, reaction kinetics, and molecular structure prediction. Skala is now available in CP2K and is being integrated into Psi4, FHI-aims, ORCA and VASP.

Microsoft Research has broadened access to Skala 1.1, a deep-learning approach to density functional theory (DFT), after training the updated model on 2.5 times more data than its predecessor. This increased dataset delivers improvements across crucial molecular simulation challenges like thermochemistry, reaction kinetics, and molecular structure prediction. Skala is now available within the CP2K code, with integration planned for Psi4, FHI-aims, ORCA and…

Extras afișat conform termenilor RSS ai publicației · 63 cuvinte · textul integral și figurile sunt pe site-ul publicației

Citește pe Quantum Zeitgeist ↗Întreabă despre acest articol