一个名为 jNO 的新的 JAX 原生库已发布，旨在简化神经算子和基础模型的训练。它为数据驱动和物理信息训练方法提供了统一的支持。该库的关键特性是一个追踪系统，允许用户在单一的符号语言中定义域、模型调用和损失，并将它们编译成统一的优化管道，以便在不同的训练范式之间无缝切换。 AI
影响 通过统一不同的训练方法，简化了复杂神经算子和基础模型的开发与训练。
排序理由 发布了一个新的开源 AI 模型训练库。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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jNO (jax Neural Operators) is a JAX-native library for neural operators and foundation models with unified support for both data-driven and physics-informed training. Its core design is a tracing system in which domains, model calls, residuals, supervised losses, and diagnostics …