研究人员利用 GPT-2 风格的 Transformer 通过编码脱水签名来生成三维流形的三角剖分。实验涉及参数高达 2 亿、计算量达 3 exaFLOPs 的模型,这些模型在数百万个球体三角剖分上进行了训练。最优模型对闭合流形实现了 6.9% 的生成率,其中 82% 是球体。使用 IsoFLOP 曲线对三维球体三角剖分进行的进一步分析显示,参数缩放指数约为 0.49,最优 token-to-parameter 比率为 234。 AI
影响 展示了大型语言模型在解决复杂数学和几何问题方面的潜力。
排序理由 学术论文,详细介绍了 Transformer 在几何拓扑方面的一项新应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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