arXiv · Machine Learning· Haaris Mian, Miles Cranmer, Alessandro Favero, Payel Mukhopadhyay·· 8 小时前AI 评分46
Walrus-1.3B 物理基础模型在 Sim-to-Real 适配中的灾难性遗忘
Frozen in Time: How a Physics Foundation Model Forgets Under Sim-to-Real Adaptation
AI 导读
Walrus-1.3B 在从模拟流体数据向真实实验数据进行两阶段 Sim-to-Real 适配时出现灾难性遗忘，模拟微调仅 20 个 epoch 就使原预训练数据集上的单步误差最高增加 35 倍。在真实数据微调期间混入至少 1% 的模拟数据，可恢复大部分模拟任务性能，同时保留对实验动力学的有效适配。
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