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TUM 提出 Tadpole：自編碼器預訓練 3D 物理基礎模型，線上學習免存 202TB 資料
慕尼黑工業大學團隊提出 Tadpole，用自編碼器而非預測下一時刻作為預訓練目標，先學三維物理場的通用表示，再遷移到重建、動力學預測與生成。預訓練採用線上學習，GPU 上的求解器即時生成資料直接送入訓練，累計使用約 202 TB 資料卻無需本地儲存，在高速 SSD 環境下整體速度約為離線方案的 1.8 倍。模型用隨機裁剪區域性區域統一不同變數數與解析度的資料，零樣本重建最高到 1024³；