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MALOQ 引入了一种大规模加速的机器学习模型，用于预测密度泛函理论的哈密顿矩阵/密度矩阵，利用 SO(2) 等变骨干网络和可扩展的图分布，支持对多达10万个原子的系统进行电子结构计算，在 Alps 超级计算机上实现了超过30%的每轮训练时间减少。