建立无机晶体生成发现的基准

本研究针对生成性人工智能在材料发现中的优势与传统方法的差距进行了探讨。提出了两种基准方法并与三种生成模型进行了比较，发现生成模型能够有效提出新颖的结构框架并针对特定属性进行优化，同时经过后续的稳定性和属性筛选后，所有方法的成功率显著提高，从而为材料发现提供了更有效的生成策略。