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AutoSella：大语言模型自主改写分子松弛优化器
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AI 综述
2026年10月5日，HF Daily Papers报道了AutoSella项目。该项目基于一个由大语言模型驱动的智能体，在开源分子优化器Sella的基础上自主进行改写。为了避免智能体过早收敛或做出缺乏泛化性的改进，研究者设置了两道准入门控对候选修改加以约束。最终智能体产出了AutoSella系列的两个优化器变体，其中最优的一个在使用r2SCAN-3c DFT水平进行测试时，仅需Sella 40.2%–77.2%的力计算次数即可达到与Sella相同的能量收敛效果。需要指出的是，整个优化器搜索过程均未使用DFT梯度信息。由于目前仅有一篇报道，关于该方法在其它体系或泛化性测试上的表现尚无后续信息可供参考。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月5日 04:00
基于大语言模型的智能体自主改写Sella，得到仅用40.2%–77.2%力计算次数即达相同收敛的优化器变体。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- HF Daily PapersAutoSella：大语言模型自主改写优化器，加速分子松弛
一个基于大语言模型的智能体在开源分子优化器 Sella 基础上自主改写优化器，使用两道准入门控防止提前收敛和不具泛化性的改进，得到 AutoSella 系列两个优化器。最佳变体在 r2SCAN-3c DFT 水平下仅需 Sella 40.2–77.2% 的力计算次数即可达到相同能量收敛，整个搜索过程未使用 DFT 梯度。
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