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AutoPDE是一个代码代理，它显式表示偏微分方程的求解器策略，在PDE Agent Bench上相比基线方法将通过率提高了14.2%。
功能注意力是一种新颖的注意力机制，它将注意力重新解释为自适应基之间的功能对应关系，用受几何功能映射启发的结构化线性算子取代了softmax亲和性。该方法在包括PDE求解和3D分割在内的算子学习任务上实现了最先进的性能，同时保持了分辨率不变性。
本文研究了变系数波动方程中傅里叶神经算子与深度算子网络在分布偏移下的泛化行为，发现FNO难以处理高频输入，而DeepONet的性能下降较为平缓。
本文提出了一种新架构，将 Flux 神经算子与循环视觉转换器相结合，作为求解守恒律的基础模型。该模型在无需显式获取控制方程的情况下，在多种保守系统中展示了稳健的泛化能力和长期预测能力。