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本文提出了一种用于金属增材制造中PINN的领域自适应采样框架，利用条件Flow Matching模型对高残差配点区域进行定向采样，在相同配点预算下，相对L2误差相较最先进基线平均降低62.1%。
提出DAIST：一种可组合的AI加速迭代求解器，通过域分解将3D-IC全局热仿真拆分为块级子问题，用神经算子替代子求解器，并经界面温度/热流通量进行迭代耦合，实现跨拓扑复用，在多芯片系统上相对FEM取得最高178倍加速，温度误差低至0.068%。