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Faster by Design: Interactive Aerodynamics via Neural Surrogates Trained on Expert-Validated CFD
研究人员开发了一种新的基于图的神经算子，称为 Gauge-Invariant Spectral Transformer (GIST)，旨在加速赛车设计的空气动力学模拟。该模型在一个由专家验证的高保真赛车空气动力学数据集上进行训练，解决了先前在简单形状上训练的 AI 模型的局限性。GIST 展现了最先进的准确性，并有潜力在工业赛车工作流程中实现交互式设计空间探索。
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Google Research 发布 GIST 算法，用于优化机器学习数据子集选择
Google Research 推出了 GIST，这是一种旨在优化机器学习数据子集选择的新型算法。GIST 解决了平衡数据多样性和实用性的挑战，确保所选数据点既具有信息量又无冗余。该算法通过将问题转化为图上的最大独立集问题来实现这一点，提供了对解决方案质量的可证明保证，并优于现有基准。