字节 Seed 开源 MLIP-liquid-corrections:200 万分子构型液态模拟修正标签
_akhaliq · x · 2026-11-06
字节跳动 Seed 团队在 Hugging Face 发布数据集 MLIP-liquid-corrections,面向机器学习原子间势(MLIP)的液态模拟精度提升。
- 提供源自 OMol25 的约 200 万分子构型的 BSSE(基组重叠误差)与 ATM(三体 Axilrod–Teller–Muto)修正标签,含 161 万行 ATM 数据与 42 万行 BSSE 数据
- 用途是微调 ML 原子间势,使其在液态分子动力学模拟中获得更准确的能量与相互作用描述
- 数据以 CSV 发布,含 SMILES/mapped SMILES、原子数等元信息,采用 cc-by-4.0 许可证
- 关联论文已挂 arXiv(2611.06109)
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