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本文介绍了AeroJEPA，一种用于可扩展3D气动场建模的联合嵌入预测架构。它通过预测流场的语义潜在表示，解决了当前代理模型在可扩展性和设计实用性方面的局限性，从而实现了高效的高保真分析和设计优化。
本文介绍了 MeLISA，这是一种无需潜变量的自回归生成代理模型，用于预测高维物理动力学。该模型利用像素空间的 MeanFlow 实现高效的单步生成。与神经算子相比，MeLISA 在湍流基准测试中展现出更优越的长程统计精度和推理速度。
DeepMind 研究人员利用 AI 技术在基础流体动力学方程中发现了新的不稳定奇点族，有望推动对纳维-斯托克斯方程等百年数学难题的理解。该项工作与布朗大学、纽约大学和斯坦福大学合作，以前所未有的计算精度揭示了爆炸行为的规律。