本文探讨了几何图神经网络（GNN）在大分子系统中捕捉长期交互的不足。提出的Neural P$^3$M方法通过结合网格点与原子，提升了GNN的能力，在多种分子系统中展现出灵活性和准确性。特别是在MD22数据集上表现出色，并在OE62数据集上平均提升22%。