MIT 团队构建多模态 AI 模型，让大语言模型“看见”晶体原子结构

MIT 研究人员构建了一个多模态 AI 模型，将晶体的 3D 原子结构与自然语言描述结合，让模型“看见”原子排列与成键模式。在 Nature Communications 论文中，该系统在筛选固态锂离子电池电解质材料时，给出的优选结果包含已被独立认定为有前景的候选材料，表现优于仅用文本训练的模型。研究者希望它能像 AlphaFold 之于蛋白质一样，加速材料科学发现。