综述：面向原子间势的主动学习——不确定性驱动的数据效率

一篇综述梳理了七十余项研究，重点覆盖 2020 至 2026 年的工作，回顾主动学习如何从 query-by-committee 和高斯过程力场的即时训练技术，演变为多样化的数据高效策略。综述涵盖即时分子动力学、预训练模型微调的主动数据选择、基于冻结预训练模型的核方法与表征采集，以及非平衡化学体系的反应感知采样。作者同时指出，不确定性估计在不同模型架构间不可互换，且往往在最关键处最不可靠。