Transolver：面向大规模工业几何的 Transformer 求解器

在百万级网格点上做标准注意力代价过高。Transolver 改为学习切片投影， 把网格点聚合为少量可学习的”物理状态”令牌，并在该压缩空间中执行注意力。

报告收益：在标准 PDE 基准与工业车型/气动算例上取得领先精度，显存占用显著低于朴素 Transformer。