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本文提出了将流行神经网络架构（CNNs、GNNs、Transformers）转换为神经算子的原则性方法，这些神经算子学习无限维函数空间之间的映射，使得在不同离散化下进行科学建模时能够获得一致的预测。发表于《Nature Machine Intelligence》。