Walrus-1.3B 仿真到现实适配出现灾难性遗忘
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Walrus-1.3B 仿真到现实适配出现灾难性遗忘
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AI 综述
研究人员发现，物理基础模型 Walrus-1.3B 在从模拟流体数据适配到真实实验数据时会发生灾难性遗忘，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。研究分两个阶段进行：先用圆柱周围的模拟流场数据微调模型，再用同一系统的真实实验数据适配模型。 研究人员提出在真实数据微调期间混入模拟数据作为回放机制。即使模拟数据占比仅为1%，也能恢复大部分模拟任务性能，同时保留模型对真实实验动力学的适配能力。该研究已被 NeurIPS 2026 的 Sim2Science workshop 接收。
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最新进展11月2日 13:00
Walrus-1.3B 物理基础模型在 Sim-to-Real 适配中的灾难性遗忘报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · Machine LearningWalrus-1.3B 物理基础模型在 Sim-to-Real 适配中的灾难性遗忘
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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