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凝聚态物理与材料科学的交汇点，正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料，这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本，它们代表了该领域最前沿的突破。
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VibroML 是一个开源 Python 工具包，它利用机器学习势函数和遗传算法来自动化处理动力学不稳定性、验证有限温度稳定性并系统性地探索成分空间，从而将高通量材料筛选从单纯稳定性验证转变为生成物理可行晶体结构的综合工作流程。
本研究表明，经过微调的大语言模型 CrystaLLM-能够有效利用条件向量来定向生成稳定且新颖的 MAX 相结构，从而通过高效的计算筛选加速 MXenes 前驱体的发现。
本文提出了一种力学模型，证明 Ni-Mn-Ga 五层调制马氏体中的调制相子作为反常宏观剪切柔度的来源，在公度态和弱非公度态下有效弛豫外部剪切载荷，同时解释了自发单斜畸变和孪晶形成等关键晶格特性。
本研究将不完整固态相变的几何模型扩展至三维，证明了一种纯粹的几何记忆效应（即先前的转变历史会改变随后的片状尺寸分布）在跨维度上具有稳健性，但在二维系统中比在三维系统中显著更强。
本研究证明，在LaNiO3/CaMnO3超晶格中减小LaNiO3的厚度会驱动金属 - 绝缘体转变和轨道重构，从而抑制界面电荷转移和Mn磁矩，由此在电子限域与涌现的界面磁性之间建立起直接且可调的耦合关系。
本研究证明，适度的钴取代将窄带隙半导体 FeSb 转变为室温金属性交替磁体，光学与理论证据证实，由此产生的低能带间跃迁和声子异常源于非相对论性自旋劈裂能带及增强的电子 - 声子耦合，同时保持了交替磁对称性。
通过将机器学习分类器与元动力学模拟相结合，本研究揭示了 Zn(imidazolate)₂ 金属有机框架中特定多晶型的选择早在预成核团簇阶段即已确定，从而挑战了多晶型选择在合成过程后期才发生的假设。
本文报道了通过聚焦离子束加工，在亚 10 微米钇铁石榴石微片与超导谐振器中的微波光子之间首次实现量子化磁振子模式的强耦合，从而实现了在超低输入功率下的高效片上研究。
NIMS-OS 是一个开源的 Python 库和图形用户界面应用程序，它通过将多种人工智能算法与 NAREE 等机器人实验系统相集成，实现了全自动闭环材料探索，从而自主发现如电解质之类的新材料。
本学士论文采用密度泛函理论计算，研究了含锆和钛的钕取代 ThMn型化合物的本征性质与磁性，确定了具有前景的低钕四元材料作为稀缺稀土磁体潜在替代品的可能性。