Microsoft Research Blog· Sebastian Ehlert, Stefano Battaglia, Thijs Vogels, Jan Hermann, Jens Wehner, Giulia Luise, Klaas Giesbertz, Chin-Wei Huang, Aaron Kaplan, Kate Milton, Stephanie Marisa Lanius, Derk Kooi, P. Bernát Szabó, Gregor Simm, Rianne van den Berg, Paola Gori Giorgi·· 2026-08-21精选AI 评分68
微软研究院发布深度学习DFT模型Skala 1.1并拓展主流量子化学软件生态
Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT
AI 导读
微软研究院发布深度学习密度泛函理论模型 Skala 1.1，训练数据量提升至前代的 2.5 倍，在保持 meta-GGA 泛函计算速度的同时超越了主流全局杂化泛函的预测精度。
推荐理由
原文展示了深度学习DFT泛函如何兼具杂化泛函精度与半局域计算速度，并打通主流量子化学软件生态。
来源：Microsoft Research Blog · microsoft.com