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工具类

AFE LLM 共建

作者:刘保远 发布:2026-03-28
AI总结摘要:用AI驱动反铁电材料创新,从数据集共建开始。反铁电材料在高功率储能等领域潜力巨大,但数据零散、模型缺失制约研发效率。为此,我们发起“反铁电大模型”计划,融合实验

🚀 用AI驱动材料创新,从数据集开始!

反铁电材料 在高功率储能、平滑等前沿领域拥有巨大潜力,但数据零散、模型缺失严重制约研发效率。
为此,我们发起 “反铁电大模型”计划,旨在融合实验数据、计算模拟与文献知识,借助AI工具构建可泛化的领域大模型。

📌 当前阶段:初步数据集建立 —— 需要共同标注、清洗与扩展数据。可以通过平台内置的AI辅助工具快速贡献。


✨ 为什么参与?

  • 🔬 推动反铁电研究从“经验试错”迈向“智能设计”
  • 🤖 低门槛参与:AI辅助半自动标注,无需编程

📢 如何参与?

只需点击下方按钮,进入 远云工作站 专用界面, 按照指引使用AI工具添加/验证反铁电数据(晶体结构、极化特性、相变温度、电滞回线等)。每个数据点都是大模型的一块基石!

💡 倡议: 一同加速数据集建设。

🔗 立即进入 AFE LLM 界面 · 参与数据集共建

🌱 众人拾柴火焰高,让AI读懂反铁电——期待你的加入!

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