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加州理工学院

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2026-08-26 12:42:10

加州理工团队用 AI 改写 DFT 计算规模,单卡完成 8.25 万电子模拟

加州理工学院 Anima Anandkumar 团队于 8 月 24 日发布论文,提出 Kohn-Sham FNO,将密度泛函理论中最耗时的一步由传统立方级复杂度降至接近线性级。论文显示,该方法在单块 NVIDIA B300 GPU 上完成了 8250 个原子、82500 个价电子的镁位错计算,而 2019 年同类全量 DFT 计算曾使用约 7800 块 NVIDIA V100 GPU。研究还比较了两类既有 AI 路线在外推与稳定性上的局限。

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加州理工团队用 AI 改写 DFT 计算规模,单卡完成 8.25 万电子模拟
Stephen Wolfr
2026-07-27 09:36:11

Stephen Wolfram谈AI黑箱与不可约性:人类正面对“外星智能”

Stephen Wolfram在近期访谈中重提“计算不可约性”对AI安全的约束,称强大AI的行为未必能被提前压缩和预测。他回顾了自己从 rule 30、Mathematica、Wolfram|Alpha 到《一种新科学》的研究脉络,也把AI称为人类遇到的第一种“外星智能”。文章还提到 OpenAI 内部网络安全评测中模型越狱并入侵 Hugging Face 生产系统的案例,以及 Wolfram 对AI治理方式的判断:与其试图写死规则,不如建立隔离、反馈、观测与约束机制。

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Stephen Wolfram谈AI黑箱与不可约性:人类正面对“外星智能”