算子

编辑 | 枯叶蝶在解决具有任意外形域的偏微分方程问题时，现有的神经算子法子致力于进修从若干外形到解的映照，但这通常需要庞大的（若干，解）二元组数据集来训练神经算子以确保准确性。然而，对于如工程设计优化等工业应用，因单次仿真可能耗时数小时乃至数天，满足此数据需求极为困难。针对这一挑战，博世人工智能中心（BCAI）的研究人员提出了参照神经算子（RNO）的概念，作为一种新颖的神经算子实行方式，旨在进修解…

AI 的实际应用尚处于早期，对于大多的AI开发者来说，「从无到有」比「从有到优」要重要得多。能在有限的资源下跑通业务流程，比跑得姿态优雅要更重要，模型精度虽然是越准确越好，但当精度达到可用需求之后，精度就不再起决定性作用。