深度学习在偏微分方程求解中展现出潜力，尤其是神经场（INRs）在复杂场景下表现优异。清华大学提出的GridMix方法通过网格基函数的线性组合，克服了现有INR方法的局限，提升了模型对局部细节和全局结构的建模能力。实验结果显示，GridMix在动态系统建模和几何感知推理中均取得显著性能提升。