PaMM：具有显式局部结构接口的原子模型的周期性基序记忆

周期性晶体在翻译的细胞和化学相关结构中反复实例化类似的局部协调图案，但当前的等变原子模型通常仅隐式地以密集边缘特征编码这些模式。我们引入了 PaMM，这是一种周期性基序存储器，它通过显式对和三元组查找功能增强了 UMA eSCN-MD 边缘编码器。对图案由 $(Z_j, Z_i, b_r)$ 键入，三元组图案由 $(Z_j, Z_i, Z_k, b_θ)$ 键入，散列到固定大小的表中，并通过轻量级仅门和配备仿射的变体与基线边缘表示融合。我们在匹配的 UMA-S OMAT 设置中评估 PaMM，并关注一个狭隘的问题：显式主题记忆是否有助于固定的中间训练预算。在 10k 步检查点，两种 PaMM 变体都比普通基线有所改善；仅门提供最佳能量 MAE，而配备仿射的变体提供最佳力 MAE。匹配的 20k 后续操作保持相同的工作点图。对齐控制表明，仅对、仅三元组、随机桶和参数匹配 MLP 替代方案的增益减弱，表明收益与结构化对/三元组组织相关，而不是与通用附加容量相关。 OMAT24 内部源家族评估也显示，在保留的一代家族中，收益虽小但一致。因此，我们提出一个有针对性的主张：在所研究的 UMA-S + OMAT 体系中，显式对/三联体主题记忆对于周期性原子建模来说是一种有用的归纳偏差。我们并不主张广泛的跨数据集传输、独特的首选融合变体或超越更可检查的局部结构接口的强大科学解释性。