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一个来自@poetengineer__的概念演示，提出一个系统，其中笔记表现得像力场，允许用户通过手势和线索来塑造想法。
介绍了隐式机器学习力场（I-MLFFs），该力场用不动点方程替代深层神经网络堆叠，支持热启动，并在用于分子动力学模拟的图神经网络架构上实现最高5倍的计算/内存节省。
本文介绍了EquiFiLM，这是一种轻量级扩展，通过特征线性调制向等变基础机器学习力场添加连续外部条件，以极少的训练数据实现了显著的精度提升。