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奠基性论文

以分支-主干（branch-trunk）结构实现算子通用逼近定理的深度学习版本，是最早系统提出「学习非线性算子」的架构，至今仍是主流基线。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。

奠基性论文

提出在傅里叶空间参数化积分核的神经算子，实现分辨率无关的 PDE 求解，是算子学习与物理 AI 方向引用量最高的奠基工作之一。支持 mesh-invariant 推理，可在训练分辨率之外直接查询，适配工业级多保真度应用。