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核心野心：训练“AI 物理学家”
这 15TB 数据不是拿来看热闹的，而是为了训练 PDE（偏微分方程）代理模型。
传统解方程，超算要跑几周，烧掉上百万美元；
而 AI 代理模型的目标是：将几周的疯狂计算，极限压缩成一次仅需几毫秒的 AI 前向传播运算！
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偶然看到一篇有意思的论文（2020年的），专门讨论数学各分支的鄙视链。 简单结论是：代数几何 ≈ 拓扑 > 微分几何（下滑中） > 概率论 / PDE（上升中） > 代数 ≈ 动力系统 > 分析 > 数值分析 ≈ 统计学
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效果惊艳的 AI 求解器
数据一出，已经有研究者大展身手。
例如基于这些数据训练出的 PDE-FM 模型，在 12 个测试集上将预测误差（VRMSE）平均降低了 46%，并在 6 个极端物理场景中跑出了全球最高精度。
百万级的传统求解器，正在面临 AI 的降维打击。
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