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2025-09-17

论文解读Vol.12 | 清华团队发布催化剂领域基础模型SurFF，DFT级精度，十万倍计算加速

近日，清华大学王笑楠团队提出了催化剂设计领域的全新基础模型SurFF。

这一模型可在无需依赖昂贵实验或耗时DFT计算的前提下，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测。

在表面能预测上，SurFF达到了与DFT相当的精度（误差3.0 meV/Å²），计算速度相比传统方法提升10⁵倍，为大规模催化剂筛选与理性设计提供了有力工具。

相关研究以《SurFF: A Foundation Model for Surface Exposure and Morphology Across Intermetallic Crystals》为题，发布在《Nature Computational Science》上。

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