专题：self-supervised-pretraining

GeoPT 是何恺明团队提出的全新预训练范式，利用随机合成速度场将静态几何提升至动态空间，模型在无标签几何上学习轨迹演化，从而获得物理直觉。实验表明，在保持相同精度的前提下，可节省 20‑60% 的仿真数据，并使微调收敛速度提升两倍。该框架已开源，为构建通用物理仿真大模型提供了高效可扩展的路径。