本文介绍了多种基于深度学习的算法和框架，如Allegro、PANNA 2.0、TensorNet，旨在提高分子和材料的能量及原子力预测精度。研究展示了图神经网络和机器学习在蛋白质表示、力场建模及粗粒化力场构建中的应用，显著提升了计算效率和预测准确性。

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。

本文探讨了深度学习在分子和材料预测中的应用，介绍了生成式神经网络、可变自编码器和监督学习等技术，以提高量子哈密顿矩阵的预测精度。研究表明，通过优化几何结构和利用物理约束，可以有效降低样本复杂度，实现高准确性预测，推动分子设计和材料研究的发展。

本文介绍了通过极化原子相互作用的神经网络（PaiNN）和等变图神经网络（GNNs）提升分子预测性能的方法。这些技术在分子光谱模拟和分子动力学中表现优异，尤其在N-Body模拟和蛋白质去噪任务上显著降低误差并提高效率。同时，研究探讨了角度特征对分子属性预测的影响，证明其能有效降低测试误差。