DeepOSets架构提出及NeurIPS 2026接收

2026年10月28日，arXiv发布论文《DeepOSets：在上下文多算子学习中实现参数高效与低推理成本》。研究团队提出了一种无注意力的参数高效架构DeepOSets，用于解决多算子学习问题，并证明了该架构在上下文多算子学习任务中的通用性。该工作已被NeurIPS 2026接收。实验显示，在1D Darcy流问题上，DeepOSets在10k训练步数下的误差低于ICON模型，且参数量仅为ICON的19%。尽管在100k步数下ICON误差降低26-41%，但训练时间增加约218倍、推理延迟高12倍、参数量多5.3倍，DeepOSets为科学计算提供了低开销替代方案。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。