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研究人员构建了一种范德华晶体，该晶体能够模拟神经元细胞，实现光驱动学习，这是向神经形态计算迈出的一步。
LapidaryEngine是一种新型AI模型，能够通过自由形式的自然语言实现全对话式晶体材料生成。它采用一种枢纽表示法进行双向翻译和迭代优化。通过支持直观的类对话交互，该模型优于现有的文本到晶体系统。
本文介绍了AgentBuild，一个基于科学家编写的合约构建LLM科学代理的框架，该合约包括评分标准、课程大纲和知识库。本文将其应用于X射线衍射数据的Rietveld精修，展示了如何构建和调优代理。
研究揭示，金表面看似惰性，实则是因为其表面重建为六方结构形成了保护层，而四方晶格形式则具有催化活性。纳米粒子由于缺乏足够原子进行这种重建，从而展现出金的反应活性。
研究人员开发出一种方法，将聚苯乙烯废料转化为一种固体材料，能有效从烟囱和周围空气中捕获二氧化碳，且其性能可调，有助于减少塑料废物和碳捕获的碳足迹。
本文介绍了一个范畴论框架，用于区分自我改进的AI智能体中的真正科学发现与单纯的检索或搜索，利用范畴论来形式化状态转变。作者通过一个蛋白质力学示例展示了该框架：智能体在解决更难的问题时准确率下降，但其理论压缩了更多数据，表明真正的发现。
提出了一种混合框架，将大型语言模型与热力学数据库及简化的动力学模型相结合，用于无机合成规划，并以铌-氧系统作为案例研究。
伊利诺伊大学的研究人员展示了一种可扩展的方法，可在严格的热预算内顺序堆叠高性能硅电路，实现单片三维集成，这有望超越传统晶体管微缩，延续摩尔定律。
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。
PolyFusionAgent是一个框架，结合了多模态聚合物基础模型(PolyFusion)与工具增强、文献基础的设计智能体(PolyAgent)，用于聚合物性能预测与逆向设计，实现证据关联的发现。
本文研究多模态大语言模型（MLLMs）是否能够利用Miller指数作为潜变量表示，从视觉输入推理晶体学断裂几何，评估其推断物理有效平面假设的能力，并判断该表示在陶瓷、玻璃、金属和混凝土等材料中的适用性。
中子散射实验揭示了无麸质面条在烹饪过程中崩解的微观结构原因，为改善其质地和完整性提供了见解。
PRISMat 是一种经济高效、排列不变的自回归模型，用于根据表面性质生成晶体切片，误差比以往模型低4倍，同时比LLM更高效。
Crys-JEPA 引入了一种用于晶体的联合嵌入预测架构，该架构学习了一个能量感知的潜在空间，在从头晶体发现方面实现了稳定性和新颖性的显著提升。
SandboxAQ 已将其用于药物发现和材料科学的大型定量模型 (LQMs) 集成到 Anthropic 的 Claude 中，使研究人员能够通过自然语言界面使用这些强大工具，无需专门的计算基础设施。
研究人员在1945年三位一体核试验的trinitite玻璃中发现了一种自发形成的新型笼形化合物，表明极端条件可以创造出具有潜在技术应用的新型材料。
科学家在首次核弹测试（三位一体试验）的玻璃状残留物——三硝石中，发现了一种新的笼形晶体结构，揭示了自然界或核爆炸产物中前所未见的笼状晶格。
《Communications Sustainability》上的一项研究探索了使用玄武岩替代石灰石制造水泥，在使用化石燃料发电的情况下可将二氧化碳排放量减少近30%，而使用清洁电力则几乎可以消除排放，但能耗翻倍。
一篇博客文章讨论了天然准晶的稀有性，这种物质仅在少数几个奇特地点被发现，例如卡提尔卡陨石、内布拉斯加州的雷击点以及三位一体原子弹试验场。