BatteryMat提出分层机器学习与DFT框架用于锂离子正极材料平均电压筛选，Toward Multi-Fidelity Machine Learning Force Field for Cathode Materials研究多保真度机器学习力场，Accelerating Cathode Material Discovery through Ab Initio Random Structure Searching加速正极材料发现。对LMFP从业者而言，这些计算工具可加速LMFP的锰铁比例优化、掺杂元素筛选与包覆工艺设计。传统LMFP研发依赖试错法，周期长、成本高，机器学习与DFT结合可将配方筛选周期从数月缩短至数周，但需注意计算预测与实验验证之间的差距，尤其是锰溶出与循环性能的预测精度。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极合成与表征研究为LMFP基础研究提供参考，DFT+U研究LiFePO4电子结构、光学与磁性能。对LMFP从业者而言，LiFe0.6Mn0.4PO4的合成与表征数据可提供锰铁比例优化的实验参考，DFT+U方法可揭示LMFP中锰离子的电子结构与晶格稳定性。当前LMFP的核心技术挑战在于锰溶出与导电性，基础研究对锰溶出机理的揭示有助于开发更有效的包覆掺杂工艺。需关注不同锰铁比例对电压平台、能量密度与循环寿命的影响规律。
Text-to-Battery Recipe提出基于语言模型的电池配方自动提取与检索协议，Coulombic efficiency and capacity retention are not universal descriptors of cell aging研究对电池老化描述符提出新见解。对正极材料环节的影响在于：语言模型辅助的配方提取可加速正极材料工艺参数的文献调研与知识管理，而电池老化描述符的研究提醒正极材料从业者，库仑效率与容量保持率并非普适的老化指标，LMFP的循环寿命评估需结合具体工况与失效模式。
Quantum Algorithm for Open-System Battery Cathodes by Modeling Multiple Strongly Coupled Holstein Polarons with研究开放系统电池正极的量子算法，Non-equilibrium Ion Transport in a Hybrid Battery Material研究混合电池材料中的非平衡离子传输，Covalently Integrated CNT@rGO for Superior Conductivity and Cycling Stability in Lithium-Ion Batteries研究碳纳米管与还原氧化石墨烯共价集成提升导电性与循环稳定性。对LMFP从业者而言，非平衡离子传输研究有助于理解LMFP中锂离子与锰离子的传输行为，CNT@rGO导电剂体系为LMFP导电性改善提供工艺思路，量子算法则代表正极材料计算模拟的前沿方向。