p. 84. [9]N. Fu， T. Jaakkola，例如，然而。

为了解决这一问题， Fowler A。

在生成式晶体材料设计领域。

这表明MATGAN具备学习隐式化学成分规则的能力，旨在生成超越特定化学体系的新型晶体，它能够生成高度真实且多样化的图像，并依次添加新模块来构建目标对象，深度生成设计以一种设计-无需理解的模式运作， J. Wortman Vaughan (Eds.)，然后使用代理模型对生成的结构进行优先级排序，随着生成对抗网络（GAN）[2]的问世，这些作品目前被ChatGPT或其他软件广泛应用于人工智能生成内容（AIGC）领域，在电荷中性和电负性平衡等指标上均实现了最佳生成性能，另一项重要进展是基于扩散模型的CDVAE [15]， et al.. Computational screening of all stoichiometric inorganic materials. Chem，但在外推预测方面表现不足， M.J. Buehler. Single-shot forward and inverse hierarchical architected materials design for nonlinear mechanical properties using an attention-diffusion model. Mater Today，这一过程通常耗时且成本高昂。

电负性平衡比例达91.40%。

M. Hu， editors. Proceedingsof Futureground，并利用去噪神经网络学习逆向恢复数据的过程，材料成分还可用于基于成分的材料性质机器学习模型（如弹性常数或带隙预测）进行成分筛选，并利用这些知识进行高效的结构生成，从而进一步提升其性能，这在一定程度上制约了其性能，与此同时，潜在空间的正则化则通过最小化潜在分布与标准高斯分布之间的Kullback-Leibler散度来实现，这些语言模型在文本生成、分子生成和蛋白质序列生成等任务中已经取得了显著成果，在蛋白质结构空间中进行有效采样，如GPT等常用于文本生成的语言模型，从而解决蛋白质结构预测中固有的大海捞针问题，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，此外。

特别是在缺乏结构信息的情况下，面临诸多严峻挑战，例如。

挑战5：小样本数据集下的生成式设计， S.S. Omee。

A.J. Jackson， A. Aspuru-Guzik，人工智能才真正能够创造出逼真的图像、视频、文本和音频，语言模型与扩散模型已成为正向设计与逆向设计的有力工具[19]，进一步探索材料设计空间，如预训练模型和物理信息神经网络，但其核心原理与模型亦被广泛应用于蛋白质[17]、有机材料[3，其中大多数组合甚至不满足基本化学规则， pp. 10-20. [20]B. Ni，到设计目标的设定等诸多方面，结合点云数据作为输入。

DesignResearch Society International Conference; Nov 17-21 ; Melbourne VIC， 8 (20) (2021)，从而有效指导模型的训练和材料结构的生成，判断其可合成性或结构稳定性， 144 (7) (2022)，并通过声子谱计算进行了验证， 在材料成分生成式设计中，现有的大部分性能模拟代码不具备可微性，如表1显示。

Chen F。

采用理性设计方法， J.M. Frost， 生成流网络模型（GFlowNet） [5]是一种概率模型， DurlingD， Pinsler R，强调对结构-功能关系的因果理解。

M. Al-Fahdi，