Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集,包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论(DFT)计算数据,并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现,为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域(如能源、环境、催化等)的实际应用潜力。
VLM-R1 是由 Om AI Lab 开发的视觉语言模型,基于 Qwen2.5-VL 架构,结合强化学习优化技术,具备精准的指代表达理解和多模态处理能力。该模型适用于复杂场景下的视觉分析,支持自然语言指令定位图像目标,并在跨域数据中表现出良好的泛化能力。其应用场景涵盖智能交互、无障碍辅助、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。