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非局部注意力算子：物化隐藏知识以实现可解释的物理发现
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
科学机器学习中的上下文操作符学习显示潜力。多模态范式方法解决了对传感器数据的依赖问题，扩展了物理驱动学习的灵活性和广泛性。介绍了高效的多模态上下文操作符学习神经网络架构“ICON-LM”，展示了其在科学机器学习任务中的可行性。
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关键要点
- 上下文操作符学习在科学机器学习中显示出显著潜力，能够从提示数据中学习操作符而无需权重更新。
- 当前模型对传感器数据的依赖可能忽视人类对操作符的洞察力。
- 提出将上下文操作符学习转化为多模态范式的方法，使用自然语言描述和方程式集成人类知识。
- 这种方法扩展了物理驱动学习的灵活性和广泛性，提高了学习性能并减少了数据需求。
- 介绍了一种高效的多模态上下文操作符学习神经网络架构“ICON-LM”，基于类似语言模型的架构。
- 展示了“ICON-LM”在科学机器学习任务中的可行性，为语言模型的应用开辟了新道路。
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