11:08
官方账号arXiv cs.LG@Zijiang Yang, Xiaomeng Wu, Dongmei Fu
推荐理由：MoNo解决了神经算子中token分配不均的痛点，用最优传输做多尺度，PDE求解又快又准，代码也开源了。
多尺度
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8月11日
11:08
MoNo提出了一种新的神经算子架构，通过CoTAP方法将跨空间分配建模为熵正则化最优传输问题，解决了现有可学习投影机制中潜在token分配不均的问题。该方法构建了平衡的双向投影和稳定的潜在空间，支持在一般几何上的多尺度架构。实验表明，MoNo在预测性能和计算效率上均优于现有最先进的神经算子。代码已开源。
6月24日
11:49
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官方账号arXiv cs.LG@Somyajit Chakraborty, Ming Pan, Xizhong Chen
推荐理由：这个新模型用傅里叶加小波做流体模拟，比传统方法更准，尾流细节抓得更好，误差直接砍半。
6月23日
10:43
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官方账号arXiv cs.LG@Ting-Ju Wei, Yen-Ming Lu, Chuin-Shan Chen
推荐理由：这篇论文用PDMN网络把压电复合材料的模拟速度提升了上千倍，适合做多尺度设计的你参考。