微軟研究院推出 Skala:深度學習的交換 - 關聯泛函，以半局部成本實現混合級精度

微軟研究院推出深度學習交換-關聯泛函Skala，顯著提升Kohn-Sham密度泛函理論計算效率。該模型通過模擬非局部效應，在保持與meta-GGA相當速度的同時，達到混合泛函精度水平。測試顯示：W4-17分子體系原子化能量評估平均絕對誤差僅1.06kcal/mol，單參考子集誤差更降至0.85kcal/mol，GMTKN55基準測試表現優異。