DARWIN 1.5模型通过自然语言处理和多任务学习，显著提高了材料属性预测的准确性，超越了传统方法。该模型整合了大量科学问答数据，优化了材料设计，展现出在材料科学领域的广泛应用潜力。
本研究提出了Darwin 1.5，一种大型语言模型，旨在解决材料发现中的描述符复杂性问题，通过自然语言输入提高预测准确性，最高提升可达60%。
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