量子化学机器学习的“物竞天择”：基于动态自适应多保真度算法（Adaptive-MFML）的极速计算新范式
本文深度解析了一种全新的一体化动态自适应多保真度机器学习（Adaptive-MFML）算法，该算法通过在线按需调用量子化学计算、自动识别不同保真度下的信息饱和度，实现了数据生成成本降低达30倍、比传统静态MFML效率提升达5倍的突破性性能，为可持续的高精度量子化学计算提供了全新路径。
本文深度解析了一种全新的一体化动态自适应多保真度机器学习（Adaptive-MFML）算法，该算法通过在线按需调用量子化学计算、自动识别不同保真度下的信息饱和度，实现了数据生成成本降低达30倍、比传统静态MFML效率提升达5倍的突破性性能，为可持续的高精度量子化学计算提供了全新路径。
本文深度解析 NEPMaker 框架，探讨如何通过 D-优化准则与局部周期性环境提取技术，实现大规模原子体系机器学习势的自动化、高精度构建。