偏微分方程有了基础模型：样本需求数量级减少，14项任务表现最佳

苏黎世联邦理工学院等机构的研究人员开发出Poseidon，一种新型基础模型，用于高效学习偏微分方程。Poseidon凭借多尺度Operator Transformer架构，显著降低了样本需求，提升了准确性，能在未见过的物理问题上进行泛化。在14项任务中，Poseidon的表现远超现有方法，展示了其作为通用PDE模型的巨大潜力，预训练数据和模型已开源。
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