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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

　　　　在2024年尾声，辞旧迎新的时间节点，阿来回答了一些“热点”话题，比如文学出海。“文学出海是润物无声的，不要操之过急，这是自然发生的。”他认为，当文学自身的品质、自身的气象都达到较高水准时，自然而然就会吸引海外读者去阅读；如果没有达到相当的水准，“强塞”给别人也达不到理想的传播效果。