BatteryMat提出分层机器学习与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推进多保真度机器学习力场。背景是正极配方空间巨大，传统试错法周期长。对LMFP研发的影响：平均电压与嵌锂电压的高通量筛选可快速评估不同Mn/Fe比例与掺杂元素组合，正极厂可将计算筛选前置到配方设计阶段，减少中试批次，缩短LMFP新品开发周期。
量子算法用于开放体系电池正极建模，处理多个强耦合Holstein极化子；Accurate electronic properties and intercalation voltages of olivine-type Li-ion cathode materials from extended methods。背景是橄榄石体系电子关联强，常规DFT难以准确描述。对LMFP的影响：更准确的电子结构与嵌锂电压计算有助于理解锰引入后的电压平台变化与电子导电性下降问题，为碳包覆与掺杂方案提供理论依据。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征用于新型锂聚合物电池；DFT+U研究LiFePO4结构电子光学磁性。背景是Mn/Fe=0.4/0.6是LMFP常见配比之一。对正极环节的影响：该配比下的合成条件与电化学表征数据可作为LMFP中试的参考基线，锂聚合物电池体系对正极的界面兼容性要求不同，提示LMFP在固态或聚合物电解质中需重新优化包覆层。
Text-to-Battery Recipe用语言模型自动提取电池配方并检索；Covalently Integrated CNT@rGO提升锂离子电池导电性与循环稳定性；Coulombic efficiency and capacity retention are not universal descriptors of cell aging。对LMFP的影响：配方自动提取可加速竞品与文献数据整理，CNT@rGO共价复合思路可迁移至LMFP的碳包覆工艺，而老化描述符的讨论提示LMFP循环评价不能只看容量保持率，需结合库仑效率与锰溶出量综合判断。
Opinion on sustainability-performance relationship: Na-ion batteries versus Li-ion batteries；Accelerating Cathode Material Discovery through Ab Initio Random Structure Searching；Lithium-Metal Batteries Using Sustainable Electrolyte Media and Various Cathode Chemistries。对LMFP的影响：钠电与锂电的可持续性对比、从头算随机结构搜索加速正极发现，均指向正极材料研发的多元化。LMFP需在能量密度、成本与可持续性三角中明确自身定位，锰资源的相对丰富性是其长期叙事之一。