深度分析 Exascale 原子圖基礎模型：HydraGNN 結合 PaiNN 的大規模預訓練與 HPO 團隊提出以 HydraGNN 為基礎的 exascale 原子圖基礎模型工作流程，在超級電腦上以混合精度和多任務架構，同步訓練來自 16 個公開一級原理資料集、超過 5.44 億結構。透過大規模超參數搜尋與分布式資料管線，最終產出以 PaiNN 為基底的領先檢查點，實現於 50 秒內評估 11 億個原子結構，
