IXThinker·2026-06-02 23:00

功能性注意力登場ICML 2026 突破算子學習

傳統算子學習把連續場拆成離散詞元，往往丟失全局函數結構。入選ICML 2026的功能性注意力框架，將注意力重新解釋為自適應基之間的函數對應關係，直接在連續函數空間建模，偏微分方程求解等任務表現突出。

算子學習的挑戰

如何高效學習無限維函數空間之間的映射，是物理模擬、計算設計與科學計算等領域的核心挑戰。傳統基於Transformer的算子學習依賴逐詞元注意力，把連續場視為離散詞元，往往忽略全局函數結構。