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GNoME采用主动学习策略，迭代式地生成候选、预测稳定性、筛选最有价值结构送入DFT计算验证，再更新模型
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8/14/2026
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UnverifiedGNoME基于图神经网络（GNN），通过学习Materials Project等密度泛函理论（DFT）数据库中已知晶体结构稳定性规律进行预测75% similarUnverified该项目的模型训练板块整理了从预训练、微调（SFT/RLHF/DPO）到高效推理部署的全链路资料71% similarUnverified基于可验证奖励的强化学习（RLVR）已成为提升模型推理能力的重要路径，是多款前沿推理模型能力跃升的关键因素之一70% similarUnverifiedRLHF需要同时维护策略模型、参考模型、奖励模型、价值模型四个副本，显存占用庞大且训练不稳定70% similarUnverifiedLLM-Blender 通过训练专用排序模型 PairRanker 来评估多个 LLM 的候选输出并融合最优结果70% similar
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