arXiv 人工智能· Ziming Pan, Ruge Zhang, Haozhi Han, Junkai Zhou, Xingyuan Chen, Yifeng Chen, Yunquan Zhang, Ting Cao, Yunxin Liu, Kun Li·· 5 小时前AI 评分42
AtomWorld-Mirror：材料动力学关键演化骨干的宏步世界建模
AtomWorld-Mirror: Macro-Step World Modeling of Critical Evolution Backbones for Materials Dynamics
AI 导读
研究人员提出面向原子系统关键演化骨干的时间感知宏步世界模型 AtomWorld-Mirror。该模型将短微观事件蒸馏为关键状态间物理可达的跃迁，通过隐式宏步动力学联合预测稀疏结构编辑与累积物理时间。在富铜 RPV 钢辐照老化、Cu-Zr 金属玻璃及 Li3N 基固态电解质等 5 个系统上，宏步推理实现了 $10^3$ 至 $10^4$ 倍的加速。
来源：arXiv 人工智能 · arxiv.org