从「预测未来」到「理解世界」：Tadpole与一种新的科学基础模型思路

慕尼黑工业大学研究团队提出面向三维偏微分方程的科学基础模型 Tadpole，放弃传统的动力学演化预测，转而先通过自编码器在线学习三维物理场的空间表示。该模型采用 GPU 数值求解器实时在线生成约 202 TB 数据进行预训练，训练速度比离线方案提升约 1.8 倍。