标签：基础模型

电网优化

基于物理信息图神经网络的交流最优潮流求解基础模型，在54种电网拓扑上预训练，可在10,000节点系统上实现2.45%零样本成本误差。

通用科学ML

评估六种睡眠分阶段基础模型在减少多导睡眠图通道数条件下的性能表现，为居家长期监测提供轻量化传感方案。

Electromagnetics

提出针对GridFM电力系统基础模型的droop感知扩展，将斜率控制和死区参数嵌入节点特征，实现控制感知交流潮流分析。

分子动力学 / 机器学习势函数

基于等变图神经网络的通用原子间势基础模型，在 15 万无机晶体公开数据上训练，开箱即可对固体、液体、气体与化学反应运行稳定分子动力学，并可少量数据微调至第一性原理精度。

具身智能/机器人大模型

宇树科技发布6B参数通用具身智能模型UnifoLM-WLA-1.0，约2500小时真机训练，在具身推理领域取得7项开源SOTA。通过半群数据增强从单条轨迹挖掘大量训练对，是 PDE 基础模型方向的代表性工作。

PDE 基础模型 / 下游基准

苏黎世联邦理工（ETH）CAM 实验室发布的 PDE 基础模型与下游微调套件，通过半群数据增强从单条轨迹挖掘大量训练对，覆盖 15 类 PDE 下游任务。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。