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RETO Transformer算子通过RoPE增强汽车空气动力学预测

研究人员推出了一种新颖的旋转增强Transformer算子RETO，旨在改进汽车空气动力学预测。该新模型采用双阶段空间感知机制，利用正弦-余弦编码和旋转位置编码（RoPE）来更好地捕捉复杂的空间相关性。RETO在ShapeNet和DrivAerML基准测试中均显著优于现有基线模型，在表面压力和速度预测方面取得了显著的准确性提升。