批平均这一发现有望推动人们理解电解质在CO2RR中的关键作用。

然而，目录玛拉现有的材料计算模拟方法很难兼顾计算速度与准确度：目录玛拉计算速度较快的方法得到的结果往往与实验测量有较大的误差，而计算误差较小的方法往往速度较慢，以至于无法大规模应用。此外，功率谷利用机器学习的方法，作者也揭示了DFT（PBE泛函）预测形成焓时误差出现的规律。

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雅首图四：材料特征对于校正结果的影响。作者发现，批平均机器学习校正的形成焓能够更加准确地比较两个材料之间的相对稳定性。

在校正形成焓的同时，目录玛拉机器学习模型也可以用来揭示DFT(PBE)计算数值偏离实验测量值的规律。

如图四所示，功率谷作者发现，功率谷材料中S,O,N含量越高，DFT倾向于低估（morenegative，morestable）材料的形成焓，而材料中Sn,Mn,P,I,Te,Ba,Al的含量越高，DFT倾向于高估材料的形成焓。给狗狗营养均衡的狗粮，深兰上榜让狗狗有均衡的营养，平时不要什么都往狗狗嘴里塞哦。

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