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研究人员指出，DFT 弛豫造成的结构畸变会使机器学习筛选将隐藏的交变磁体误判为反铁磁体，并提出一种容差感知的对称性流程，发现了六种新交变磁体材料，包括 Ba₂FeMoO₆ 和 Sr₂FeWO₆，其自旋劈裂为 85–405 meV，而净磁化为零。
Vals AI 报道称，一支 AI 智能体团队（基于 Claude Opus 5.5）设计并识别出一种已知的候选材料——室温反铁磁半导体，计算预测其具备下一代自旋电子学计算机存储所需的特性。该工作梳理了铁磁、反铁磁以及 Luttinger 补偿材料在存储器件应用中的权衡关系。
MIT研究人员提出了一种名为CrysVCD的框架，通过强制执行价键规则来增强AI生成材料的化学稳定性，使其更适合应用于计算机芯片和火箭等现实世界场景。
论文提出了TRACE，一个用于多目标材料发现的过渡感知残差控制框架，利用LLM代理，相比最先进的基线提高了命中率。
本文探讨了当前AI模型是否能够通过加速假设生成和研究，推动突破性的科学发现，如新材料的发现，并与LK-99超导体事件进行类比。
Discovered Materials, a YC P26 startup, launches AI agents for discovering new materials, showcasing a benchmark where frontier LLMs find stable new materials but struggle to propose plausible synthesis recipes.
Advaith Sridhar 介绍了 Discovered Materials 这家初创公司，该公司正在构建 AI 科学家来发现新的半导体材料，并发布了数百项发现和一个基准。
LEAP框架将领域专业化的大语言模型与主动学习相结合，高效地对钙钛矿太阳能电池的前驱体添加剂进行优先级排序，在实验验证中实现了功率转换效率的提升。
CrystalReasoner 是一个大型语言模型（LLM）框架，通过将物理先验作为思考令牌并使用强化学习，从自然语言生成晶体结构，确保有效性、稳定性和属性条件生成。