SPLICE：无标签发现神经算子并组合零样本模拟器

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Lucas Thil 等作者的报道，介绍 SPLICE 框架：它能在无机制标签的混合轨迹数据中发现神经算子，通过求解凸优化问题推断候选算子对每条轨迹的贡献，并用校准测试为每个发现的算子分配其实现的物理机制。报道称，在一维和二维系统中，发现的算子能从无标签混合物中恢复机制，并组合成未见方程的零样本模拟器；冻结的算子库还能在无标签、不遗忘的情况下为预训练中缺失的物理机制新增算子。在 Navier-Stokes 上，发现的算子组合精度与有监督版本相当。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，因此不存在早先报道与后续报道之间的数字、时间或说法矛盾。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。