电子结构方法是计算化学、尤其是量子化学的核心支柱。字节跳动Seed部门在该领域，依托前沿软硬件平台，结合GPU并行加速与神经网络模型，积极拓展计算方法的新边界。我们发展了高精度的神经网络量子蒙特卡洛方法（NNQMC），利用神经网络的强大表达能力表示连续空间中复杂的多电子波函数，在精度、效率及适用范围上均取得显著突破，实现了对多参考、强关联体系的高精度模拟。此外我们也发展了GPU加速的高扩展性量子嵌入方法，实现了高精度关联方法的大规模模拟，为传统方法难以处理的大体系强关联问题提供了兼具精度与效率的新途径。面向未来，我们将持续以先进计算技术与人工智能为驱动，推进下一代电子结构方法的发展与落地。