计算与机器学习方面，BatteryMat提出层次化机器学习与DFT框架用于锂离子正极平均电压筛选，Toward Multi-Fidelity Machine Learning Force Field for Cathode Materials提出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。这些工具可对LMFP的锰铁比、掺杂元素与电压平台进行高通量筛选，将传统试错周期从数月压缩至数周，对正极厂的材料开发流程构成方法论升级。
量子计算与理论建模方面，Quantum Algorithm for Open-System Battery Cathodes by Modeling Multiple Strongly Coupled Holstein Polarons with提出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输运。对LMFP，锰溶出与界面副反应涉及强耦合极化子与非线性离子输运，这些理论框架有助于从电子结构层面理解锰溶出机制，指导包覆与掺杂设计。
实验与表征方面，Synthesis and Characterization of a LiFe0.6Mn0.4PO4 Olivine Cathode for Application in a New Lithium Polymer Battery合成并表征LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极，DFT+U Study of structural, electronic, optical and magnetic properties of LiFePO4 Cathode materials，Accurate electronic properties and intercalation voltages of olivine-type Li-ion cathode materials from extended方法。LiFe0.6Mn0.4PO4的锰铁比接近LMFP典型配比，其合成与表征数据可为量产工艺的烧结温度、碳包覆量与粒度分布提供参考。
导电网络与老化描述符方面，Covalently Integrated CNT@rGO for Superior Conductivity and Cycling Stability in Lithium-Ion Batteries通过共价集成碳纳米管与还原氧化石墨烯提升导电性与循环稳定性，Coulombic efficiency and capacity retention are not universal descriptors of cell aging指出库仑效率与容量保持率并非普适老化描述符。对LMFP，CNT@rGO共价集成可缓解锰溶出导致的导电网络退化，而老化描述符的讨论提示LMFP的寿命评估需结合锰溶出量与界面阻抗，而非单一依赖容量保持率。
数据与可持续性方面，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，Opinion on sustainability-performance relationship比较钠离子与锂离子电池的可持续性-性能关系。对LMFP从业者，配方数据的结构化提取可加速从文献到产线的工艺转移，而钠电与锂电的可持续性对比提示LMFP需在锰资源开采、回收与碳足迹上建立可量化优势，以应对欧洲客户的可持续性审核。