MIND：材料研究的AI协同科学家框架

Geonhee Ahn等作者提出LLM驱动的多智能体框架MIND，用于材料研究中的自动化假设验证。该框架把科学发现流程组织为假设精炼、实验和基于辩论的验证等多智能体流水线，并集成机器学习原子间势（尤其是SevenNet-Omni）进行可扩展的硅基实验，同时提供网页界面用于自动化假设测试。 作者称其模块化设计支持接入更多实验模块，代码已开源；论文已被ECML PKDD 2026 Demonstration Track接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。