HotPOT 异构专家 PDE 算子 Transformer 发布

Jiayi Li 团队于 2026-10-30 在 arXiv 发布 HotPOT 模型。该模型基于异构物理专家的大规模 PDE 预训练架构。 HotPOT 采用共享编码器与异构神经数值专家设计。在大规模 PDE 预训练中，其表现超越了 MoE-POT 模型。 实验显示，在匹配规模对比中，HotPOT 平均降低 50.7% 的 rollout 误差。其中 17M 参数模型甚至优于更大规模的 MoE-POT。 该模型优势延伸至未见物理条件下的零样本预测。目前相关代码已公开，供研究使用。

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