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研究团队提出HotPOT大规模PDE预训练模型
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AI 综述
2026年10月30日，研究团队在arXiv发布论文，提出面向大规模偏微分方程（PDE）预训练的算子Transformer模型HotPOT。该模型采用共享编码器并结合异构神经-数值专家来建模方程演化。测试结果显示，在5个PDE族和6种设定下，HotPOT在微调前后的全部24组同规模对比中均优于MoE-POT，rollout误差平均降低50.7%。此外，17M参数规模的HotPOT模型性能超越了更大规模的MoE-POT，且其性能优势可延伸至未见物理条件下的零样本预测。
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最新进展10月30日 12:00
研究团队发布HotPOT模型，多项测试表现超越MoE-POT且误差平均降低50.7%。报道时间线
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10月30日
- arXiv cs.LGHotPOT：面向大规模 PDE 预训练的异构物理专家算子 Transformer
HotPOT 是一种面向大规模 PDE 预训练的算子 Transformer，采用共享编码器结合异构神经-数值专家来建模方程演化。在 5 个 PDE 族和 6 种设定下，HotPOT 在微调前后的全部 24 组同规模对比中均优于 MoE-POT，rollout 误差平均降低 50.7%。其 17M 模型超越了更大规模的 MoE-POT，且性能优势可延伸至未见物理条件下的零样本预测。
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