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Nanophotonics
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大型语言模型推动纳米光子学设计超越传统深度学习
一篇综述探讨了大型语言模型（LLMs）在纳米光子学中的应用，超越了传统的深度学习方法。LLMs正被整合到数值纳米光子学工作流程中，以提供语义接口、生成代码和协调模拟。该论文将LLM的应用分为两种模式：一种是将其用作结构-光谱映射的代理模型，另一种是将其用作代码生成和优化的代理系统。综述还涉及LLM在材料科学和无线通信中的应用，并设想未来具有物理感知能力的多模态基础模型，能够在科学发现中充当积极的协作者。
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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。