一种面向晶体材料研究的两模型轻量协同智能体
人工智能
2026-04-14 v1
摘要
当前大型语言模型虽需数千亿参数，却在材料科学中难以处理领域特定推理与工具协调。本文提出MatBrain，一种轻量级协作式智能体系统，包含两个互补模型专用于晶体材料研究。MatBrain采用双模型架构：Mat-R1（30B参数）作为分析模型，提供专业级领域推理；Mat-T1（14B参数）作为执行模型，协调工具动作。熵分析表明，该架构通过解耦工具规划与分析推理的独特熵动力学，解决了其冲突。凭借双模型架构与结构效率，MatBrain在各类任务（结构生成、性质预测、合成规划）中均显著优于更大规模的通用模型，同时将硬件部署门槛降低95%以上。在催化剂设计中，MatBrain在48小时内生成30,000个候选结构并鉴定出38个有前景的材料，实现约100倍的传统方法加速。这些结果展示了轻量级协同智能在推动材料研究能力方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2604.11540,
title = {A collaborative agent with two lightweight synergistic models for autonomous crystal materials research},
author = {Tongyu Shi and Yutang Li and Zhanyuan Li and Qian Liu and Jie Zhou and Wenhe Xu and Yang Li and Dawei Dai and Rui He and Wenhua Zhou and Jiahong Wang and Xue-Feng Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.11540},
year = {2026}
}