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本文介绍了GLOBE，一种轨迹对齐的核心集选择框架，它利用跨多个检查点的梯度轨迹和多阶匹配与结构化稀疏优化来选择紧凑且具有代表性的训练子集，在六个基准上优于现有方法。
提出SNAP-FM方法，利用稀疏GPU非线性优化加速物理约束生成建模中的约束投影，在保持精确物理约束满足的同时实现更快的推理。