微软 Skala 1.1 登顶 GMTKN55 三成类目，接入 CP2K 等五大计算化学软件
Microsoft Research · rss · 2026-08-21
微软研究院发布深度学习交换相关泛函 Skala 1.1：训练数据比上代扩大 2.5 倍，在涵盖 55 类化学问题的 GMTKN55 基准上取得 2.8 kcal/mol 的加权平均误差，55 个类目中 32 个排名第一，以 meta-GGA 的计算成本超越了最昂贵的全局杂化泛函，同时提供高精度的电子密度、偶极矩与分子几何。
可用性方面，Skala 已集成进开源计算化学软件 CP2K，并正在接入 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。配套的高精度量子化学参考数据集 MSR-ACC 新增电子亲和能、非共价簇等类别。微软还推出一个「活的基准」，持续追踪 Skala 各版本在不同软件包与硬件平台上的计算性能。
Skala 采用「持续改进」哲学：每个新版本都取代旧版，数据、架构与训练策略升级时精度提升而计算成本不变，区别于不断堆积新泛函的传统「functional zoo」。
「研究」频道最新
- Devin Oncall 登顶 SREGym：自动值守排障达 100% 端到端成功率 — tianyin_xu · 2026-10-16
- 上交大 AutoLab 发布 Drive3R:流式 3D 重建基础模型瞄准自动驾驶 — AutoLab-SJTU · 2026-10-16
- 独立研究者发布 Cortex:用重放实测自动进化与修剪编码 Agent 的 skills 和 rules — Samuele Giampieri · 2026-10-16
- 团队用「零延迟实验室」测出 agent 药物发现是否靠预训练记忆作弊 — niloofar_mire · 2026-10-16
- 2.6 亿参数循环扩散模型反超 6 倍大小基线，推理算力省近 5 倍 — burkov · 2026-10-16
- 斯坦福 NCM 先画草稿再并行补细节，单 H100 生成提速 21 倍 — lmoroney · 2026-10-16