提出Mesh-Native卷积：将网格预训练物理基础模型改造用于非结构网格

Georg Maierhofer、Miles Cranmer 与 Payel Mukhopadhyay 在 arXiv 发布论文，提出 Mesh-Native Convolution（MNC）——一种面向非结构化网格、具有局部性感知特征的 tokenisation 层，将物理场数据编码为类似 CNN 的表示。作者称该方法可用于把网格数据上预训练的物理基础模型高效改造（retrofit）到非结构网格上。 基于论文摘要，作者报告许多情况下零样本部署即可取得可接受精度，仅需数个 epoch 微调即可超过现有基线；作者还给出理论结果，说明该方法与经典 CNN 编码器具有一致性。目前为论文摘要阶段，尚无独立验证。

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