小分子力场在药物发现中至关重要。尽管机器学习力场（MLFF）如ANI-2x提供高精度预测，但其训练数据需求大且推理速度慢。字节跳动的ByteFF力场通过图神经网络（GNN）预测传统力场参数，兼顾了精度与效率，测试结果显示其在结构优化和势能面预测上达到了最新水平。