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。
BrowseComp 是 OpenAI 开源的 AI 浏览能力评估基准,包含 1266 个高难度问题,覆盖多个领域。它要求 AI 代理进行多步骤推理和跨网站信息整合,测试其搜索、分析和适应能力。Deep Research 模型在其中表现优异,准确率达 51.5%。该工具适用于企业知识库、电商导购、政府服务及 AI 研究等领域,推动智能浏览技术发展。