Tadpole：以自编码器重构为预训练目标的三维 PDE 基础模型

慕尼黑工业大学团队提出 Tadpole，将自编码器重构而非未来状态预测作为三维 PDE 基础模型的预训练目标，先学习物理场的通用潜在表示。其预训练采用在线学习，由 GPU 求解器实时生成数据，累计使用约 202 TB 训练数据而无需本地保存，在高速 SSD 环境下比离线方案整体提速约 1.8 倍。