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LithoBench
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新的物理信息神经算子加速EUV光刻仿真
研究人员开发了一种物理信息神经算子（PINO）来改进极紫外（EUV）光刻中电磁散射问题的仿真。该PINO模型分解为横向和轴向分支，使用伪谱频率域（PSFD）方程进行训练，并从大约16,000个掩模设计中学习，无需依赖预先计算的解。所得的代理模型在未见过的掩模图案上散射强度方面实现了约$7 imes 10^{-3}$的平均绝对误差，并且与谱阻尼结合使用时，可以加速PSFD求解器以实现更精细的离散化。
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新的LithoBench基准揭示大型多模态模型的局限性
研究人员推出LithoBench，一个旨在评估大型多模态模型从遥感数据解释地质岩性能力的新基准。该基准包含10,000个专家标注的实例，涵盖12种岩性类别，并分为五个认知级别，从基本识别到复杂推理。使用LithoBench进行的实验揭示了当前大型多模态模型存在的显著局限性，特别是在执行更高级别的地质解释、应用和推理任务方面。