DeFiance Capital创始人:Aave价值被严重低估,其具备巨大的增长潜力

长文源:区块律动發佈於 2021-08-24更新於 2026-08-26

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加州理工学院Anima Anandkumar团队利用人工智能攻克了量子化学领域存在60年的计算瓶颈。他们开发的AI模型“Kohn-Sham FNO”将密度泛函理论(DFT)的计算复杂度从传统的立方级降低至近线性级,实现了革命性突破。 传统DFT计算随体系增大,计算量呈立方增长,难以模拟大分子体系。该团队创新性地采用傅里叶神经算子,在DFT的迭代求解流程中替代了最耗时的核心计算步骤,而非直接预测最终结果。这种“思维链”式的分步迭代方法保证了计算的稳定性和外推能力,即使模型输出有误,后续迭代也能纠正,并能在超出能力范围时通过发散发出警报。 该模型仅用8504个结构进行训练,便能同时处理分子和固体材料,覆盖元素周期表前五行元素,展现出优异的泛化能力。在外推至训练集未见的大型药物分子时,其误差远低于直接预测模型。 实际验证中,该模型在单块NVIDIA B300 GPU上成功完成了包含8250个原子(82500个价电子)的金属缺陷模拟,计算完美收敛。相比之下,2019年一项对类似规模体系的全量DFT计算动用了约7800块GPU。实测计算缩放指数为1.03(近线性),而传统方法为3.37(立方级),意味着体系越大,效率优势越显著。 这项研究标志着AI开始替代物理计算中最耗时的重复运算部分。团队已基于此创立公司,并计划进一步完善模型以覆盖完整能量计算流程,未来在药物研发、电池材料设计等领域具有巨大应用潜力。

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