ICLR

Towards Large-Scale Heterogeneous Data Organization for Scientific Foundation Models: A Nuclear Fusion Case Study

面向科学基础模型的大规模异构数据组织：以核聚变研究为例

Nathaniel Chen, Kouroche Bouchiat, Peter Steiner, Azarakhsh Jalalvand, SangKyeun Kim, Egemen Kolemen

AI总结 本文以核聚变研究为例，针对科学基础模型训练所需的大规模异构数据问题，表征了相关数据特性并分析了复杂度，提出了多模态波动数据表征模板，为相关领域提供了参考。

Comments Accepted at the 3rd Workshop on Navigating and Addressing Data Problems for Foundation Models (DATA-FM), ICLR 2026