破百年难题！又一篇Nature，艳惊四座，独占学术鳌头!

本文介绍了Allegro，一种局部等变深度神经网络原子间势架构，旨在解决分子和材料的势能表面精确且计算高效的参数化问题。Allegro通过迭代张量积表示多体势，避免了以原子为中心的消息传递，从而在精度和可扩展性上表现出色。文章还讨论了机器学习力场（ML-FFs）在科学研究中的应用，特别是在“AI for Science”时代，ML-FFs成功解决了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的矛盾。此外，文章提到了相关领域的快速发展和培训需求，强调了深度学习方法在分子模拟和材料科学中的重要性。