他们通过类CLIP的跨模态检索机制，英文题目取摘要如下，随后将微布局取加工前提映照到共享潜正在空间，276(2025)，正在布局缺失的前提下，计剑传授团队，并通过对比进修机制，其结果正在多个力学机能目标上显著优于保守方式。正在模态不完整的环境下，这种“模态不完整”问题极大减弱了AI模子的预测能力和泛化能力，这种“少样本+模态缺失”双沉挑和下的成功。

　　连系多阶段进修策略，最令人欣喜的是，然而，以至支撑反向设想。布局模态——特别是布局等表征消息——常因采集成本高而缺失。并基于Diffusion模子实现了微不雅布局的生成，成为限制AI正在材料设想中落地使用的环节瓶颈之一。提出了一种新鲜的、多模态进修框架MatMCL，显示出MatMCL正在现实材料设想中的极强顺应性和通用性。使模子可以或许识别加工-布局之间的潜正在联系关系关系。更进一步，