英国雷丁大学研究团队开发了CrystaLLM，一种基于自回归大型语言模型的晶体结构生成方法。该模型通过数百万个晶体学信息文件（CIF）训练，能够为未见过的无机化合物生成合理的晶体结构，突破了传统高计算成本的限制，展示了机器学习在材料科学中的潜力，未来可用于材料发现和物理性质预测。