crystal-structure-prediction

介绍了CrystalGRPO，一个用于流基晶体结构预测的强化学习后训练框架，它对齐目标恢复并保持候选覆盖，在MP-20和MPTS-52基准上提升了Top-1和Top-20性能。

ED-CSP 是一种根据电子衍射图案预测晶体结构的机器学习模型，其匹配率优于基于粉末X射线衍射的 PXRDGen，并展示了多视图衍射数据的价值。

Ångström AI 与 AstraZeneca 的合作推出了 CSP-MACE-Å，这是一种旨在替代晶体结构预测（CSP）中 DFT 的机器学习原子间势，以低得多的计算成本实现了相当的精度。