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人工智能（AI）已成为分析科学数据的卓越工具。特别是基于注意力机制的架构展现出非凡能力，能够捕捉复杂关联，并为潜在（通常难以察觉）的模式提供可解释的洞见。这一进展推动着AI技术在强关联电子体系分析中的应用——这类体系采用传统理论方法研究时仍存在众所周知的挑战。本研究提出新型AI工作流，用于分析二维哈伯德模型在不同温度和掺杂条件下张量网络模拟的快照数据集。该二维哈伯德模型是强关联体系的典型代表，蕴含多种引人入胜的现象，包括莫特绝缘体、反常金属和高温超导性。研究团队的AI技术为理解这些现象背后的复杂量子关联提供了新视角，并为相应强关联体系的超冷原子模拟实现了普适的全息度量。