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基于集合的遮蔽粒子建模：面向自监督高能物理基础模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种多物理预训练方法，通过学习广泛适用的特征来预测多个异质物理系统的动力学。验证了该方法在流体力学基准测试中的有效性，并证明微调训练的模型对新物理现象有更准确的预测能力。代码和模型权重已开源。
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关键要点
- 介绍了一种多物理预训练（MPP）方法，用于物理代理建模。
- MPP通过学习广泛适用的特征，训练大型代理模型预测多个异质物理系统的动力学。
- 引入共享的嵌入和归一化策略，将多个系统的字段投影到单一共享的嵌入空间中。
- 在流体力学基准测试中验证了MPP方法的有效性，表现优于特定任务的基准模型。
- 微调MPP训练的模型在新物理现象的预测能力上更准确。
- 开源了代码和多个尺度上训练的模型权重，以便复现和社区实验。
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