BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-14T00:00:00Z 优化数据分布和内核性能，以高效训练化学基础模型：以MACE为例 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 本研究针对化学基础模型（CFM）在数据分布和训练过程中的负载均衡问题，提出了一种迭代算法，将数据分布视为多目标装箱问题，从而实现高效数据分配。同时，优化了MACE模型中的对称张量收缩内核，显著提高训练速度，周期执行时间从12分钟缩短至2分钟。 🏷️ 标签 内核 化学基础模型 数据分布 训练速度 负载均衡 迭代算法 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
