OpenGEM26数据集与GPTFF-mol力场发布，含硫氯有机分子模拟误差降至0.82 meV/原子
7月23日，研究团队在arXiv发布OpenGEM26大规模分子数据集（20万独特分子、440万构象）及图神经网络势GPTFF-mol，能量平均绝对误差16 meV/分子（0.82 meV/原子），力预测优于ANI-2x，可高效模拟含硫氯有机分子。
计算化学
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TUM团队发布ConSolv模型：一个隐式溶剂MLP覆盖66种有机溶剂
arXiv 6月23日显示，慕尼黑工业大学Linying Zhang和Julija Zavadlav提交ConSolv论文，将DFT真空分子数据与实验溶剂化自由能结合，训练一个可迁移到66种非水有机溶剂的隐式溶剂机器学习势。模型在Solv@TUM测试集RMSE为0.64 kcal/mol、MAE为0.50 kcal/mol、R2为0.97，面向有机合成、药物分子和电池电解液模拟。
arXiv：伊尔梅瑙工大与ICTP团队解释短氢键有机晶体近紫外吸收偏差
Technische Universität Ilmenau与ICTP团队在arXiv提交化学物理论文，研究短氢键有机晶体L-pyroglutamine ammonium的近紫外吸收机制。论文指出，量子核效应使最低亮激发红移0.5-0.8 eV，并把6 eV以下亮构型比例从约3%提高至约30%；显式布里渊区采样再带来0.5-1.1 eV红移。
元动力学新框架揭示LixTiS2电池材料中锂离子浓度依赖扩散机制
日本研究团队开发了基于元动力学（metadynamics）的计算框架，用于高效绘制晶体中多个相互作用载流子扩散的自由能面（FES）。该框架通过副本状态交换元动力学和平行偏置元动力学两种方法，将高维集体变量分解为多个低维分量，成功应用于LixTiS2二维锂扩散体系。结果表明，从FES估算的锂跳跃频率展现出与动力学蒙特卡罗模拟和核磁共振测量一致的浓度和温度依赖趋势，为电池材料中缓慢载流子动力学的捕获提供了新工具。
Drift-React：SE(3)等变生成模型实现化学反应路径一步预测，速度提升数个数量级
瑞士研究团队开发了Drift-React框架，利用SE(3)等变生成模型从反应物和产物几何结构出发，仅需一次前向传播即可预测完整的化学反应路径和过渡态。该方法在Transition1x和Halo8数据集上验证，生成的最低能量路径（MEP）物理一致且准确捕捉能量瓶颈。对于过渡态预测，Drift-React达到了与最先进迭代模型相当的亚埃级精度，同时实现了数个数量级的加速，为大规模反应网络探索清除了关键计算瓶颈。
DeepHartree 用 Poisson-coupled neural field 加速 Density Functional Theory 计算
Jiankun Wu 等人在 arXiv 提交 DeepHartree，将 E(3)-equivariant neural network 与 Poisson equation 耦合，用近线性数值推理替代 DFT 中高成本的 Coulomb 积分，并在 SCF 流程中减少最高 40.6% 迭代。