研究用Δ-机器学习模型集成选择相互作用能计算的量子化学理论水平

研究训练Δ-机器学习模型，预测81种理论水平（方法与基组组合）相对参考的相互作用能误差，并用简单多项式模型量化其中一部分方法的计算成本。作者展示大语言模型（LLM）如何利用这些模型选择合适理论水平，并在分布式资源上自主运行计算，以降低获得准确相互作用能的门槛。该工作为预印本摘要，未披露具体误差数值与验证细节。