本文探讨了利用极化原子相互作用的神经网络（PaiNN）和图神经网络（CGNN）提升分子预测和光谱模拟的性能。研究表明，机器学习和合成数据集的预训练可以提高原子级材料建模的精度和稳定性。此外，提出的多模态框架结合结构数据和文本描述，有助于更好地预测材料性质。