OGAS：在线生成式主动采样训练PDE代理模型

DATAMOVE 团队提出在线生成式主动采样方法 OGAS，入选 NeurIPS 2026。该方法在 PDE 代理模型训练过程中持续自适应调整配置采样，替代均匀采样等传统方式。 具体做法是用扩散模型根据损失或不确定性等难度信号生成高难度训练数据，以解决采样不均衡问题，作为经典基于轮次的主动学习的替代方案。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。