在这个基础研究领域，字节默默干了五年

主要观点总结

本文主要介绍了AI for science的趋势以及其在量子科学领域的应用，特别是量子化学方面的最新进展。包括字节跳动等企业在量子化学计算方面取得的突破，以及AI在基础研究方面的作用和价值。

关键观点总结

关键观点1: AI for science成为最新趋势，用AI去追求科学成果比用AI聊天有价值得多。

文章指出，AI的最大用处在于科学领域，特别是在量子科学方面，很多企业都在做AI for science的研究，但大多聚焦于医药、材料和大数据等实用方向，量子科学这种超硬核基础研究方向的探索非常难能可贵。

关键观点2: 量子化学领域的最新进展：可系统改进的量子嵌入方案。

文章介绍了一种新的量子嵌入方案，该方案将高精度算法和低精度算法相结合，解决了量子化学计算中计算量随体系扩大增长迅速的问题。其中，高精度算法CCSD (T) 的使用是该方案的突破之一。

关键观点3: 字节跳动等企业正在推动AI for science的发展。

文章提到，字节跳动的AI for science研究从2021年开始，已经在量子化学计算方面取得了重要成果。他们的研究不仅涉及基于神经网络的量子蒙特卡洛方法（NNQMC），还涉及将NNQMC推广至扩展体系的研究。

关键观点4: AI for science具有巨大的潜力。

文章强调，AI for science不仅有助于解决复杂的科学问题，还有助于推动基础研究的突破。随着更多企业和个人对AI for science的投入，其潜力将得到更充分的发挥。