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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。
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腾讯混元大模型负责人强调，大模型是一个集合了应用、算法、平台、算力的系统工程，全链路自研的能力是竞争的关键。腾讯目前拥有万卡规模的算力集群，并且自研了星脉算力网络，具备业界最高的3.2T通信带宽，通信性能提升30%，成本下降70%。
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