本研究提出了一种AI增强的自动设计框架，解决了传统设计工具对水下滑翔机形状多样性的限制。该方法通过优化形状和控制信号，显著提升了滑翔机的能效，具有重要的海洋探索和环境监测应用潜力。

本文提出了深度学习模型INFINITY，利用隐式神经表示解决数值设计中的模拟模型问题。该模型能够有效编码几何信息与物理场，准确推断空气动力学设计中的物理场，实验结果表明其在设计探索和形状优化方面表现优异，展示了在流场预测和气动设计中的应用潜力。

该研究利用比例定律推导了最优计算模型的尺寸，并成功将其实现在视觉变换器中，证明了形状优化的视觉变换器在多个任务中都能取得出色的效果，为更有信息的比例扩展铺平了道路。