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本文介绍了一种名为Elements Claw的材料发现框架，通过融合大型原子模型和语言模型来加速超导体的发现。要点包括：
1. Elements Claw集成了大型原子模型（LAMs）和大型语言模型（LLMs），实现自主编排的材料发现过程。
2. 该框架通过对超过240万个晶体进行筛选，在短短28个GPU小时内识别出68000个高置信度候选材料。
3. Elements Claw在识别文献中隐藏的超导体方面表现出高成功率，并发现了四种新的实验验证超导体，例如Zr3ScRe8和HfZrRe4。
4. 实验结果确立了一种知识集成、自主编排和实验验证的材料发现范式。