BatteryMat提出分层机器学习与DFT结合的平均电压筛选框架，目标是加速锂离子正极的平均电压预测。对LMFP研发，这类工具可在配方阶段快速筛选Fe/Mn比例对电压平台的影响，减少试错批次。但平均电压筛选不能替代锰溶出与循环数据，工程端仍需在中试线上验证烧结与包覆工艺。
多保真度机器学习力场用于正极材料、以及Ab Initio随机结构搜索加速正极材料发现，代表计算工具正从"单一DFT"走向"多精度协同"。对锰系正极，这意味着可以在较短时间内探索不同掺杂元素与晶体结构组合，但训练数据的质量依赖高质量实验数据，正极厂的中试数据积累反而成为壁垒。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征用于新型锂聚合物电池，是LMFP基础研究的直接相关文献，给出了Fe/Mn比例与电化学性能的对应关系。DFT+U研究LiFePO4的结构、电子、光学与磁性质，以及扩展方法计算橄榄石型正极的电子性质与嵌锂电压，为理解锰取代后的电子结构变化提供基础，但距离量产工艺参数仍有距离。
量子算法建模多强耦合Holstein极化子研究开放体系正极，属于方法论探索，短期对工程端影响有限。更值得关注的是"库仑效率与容量保持率并非普适老化描述符"这一观点，它提示正极厂在与车企对接循环寿命指标时，不能只用首效与容量保持率两个数字，需结合锰溶出、阻抗增长与热稳定性做多维表征。
钠电与锂电可持续性比较的观点文章，以及Text-to-Battery Recipe这类从文献自动提取电池配方协议的语言模型工具，对正极厂的间接价值在于竞品配方与工艺信息的结构化获取。建议研发团队关注这类工具在专利与文献挖掘上的应用，用于跟踪LMFP包覆掺杂工艺的公开技术路线。