MatterTune是一个用户友好的平台，旨在微调原子基础模型，以加速材料模拟和发现。该平台通过模块化和扩展性解决了材料科学中的高数据需求问题，降低了应用门槛，支持多种前沿模型的集成，提高了材料研究的效率。

本文介绍了一种可训练的深度神经网络模型（IDNN），用于准确还原二元合金的自由能表征，优于传统方法。研究探讨了变分建模和神经网络势函数的应用，展示了其在材料模拟中的有效性，为捕捉相变中的热效应提供了新思路。