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Nanophotonics
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基础模型和LLM推动纳米光子学设计和发现
研究人员开发了MOCLIP，一个用于纳米光子学逆向设计的基礎模型，利用对比学习整合了几何和光谱表示。该模型实现了高通量零样本预测，能够快速设计超表面，并展示了在光学信息存储方面的潜力。一篇相关的评述探讨了大语言模型（LLMs）在纳米光子学中的应用，超越了传统神经网络，转向基于LLM的方法，这些方法能够生成代码并协调模拟工作流程以实现自主科学发现。
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超透镜通过编码物理线索增强单目深度估计
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将纳米光子超透镜与深度基础模型（DFM）集成，来改进计算机视觉中的单目深度估计。该方法物理编码了通常在单图像深度估计中缺失的度量深度线索，从而解决了尺度模糊问题。该系统将依赖于深度的位置偏移嵌入到偏振光波前中，并创建了一个仿真管线来弥合训练的仿真到真实世界的差距。