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对带标签的数据集进行机器学习原子间势（MLIP）的准确性基准测试——计算每个原子的能量和力的平均绝对误差（MAE）/均方根误差（RMSE），并生成一致性（parity）图。
模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-13 12:14）：对带标签的数据集进行机器学习原子间势（MLIP）的准确性基准测试——计算每个原子的能量和力的平均绝对误差（MAE）/均方根误差（RMSE），并生成一致性（parity）图
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。
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存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-13 12:13 | f06f632e | 可取 |
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