RecodeX 重构消息，针对三维物理世界基础模型训练数据规模大、不同物理系统参数差异大的问题，Tadpole提出以自编码器预训练学习三维物理场空间结构特征的新路径，而非直接学习动力学预测未来。

该方法采用在线学习机制，训练时由GPU数值求解器实时生成物理数据，无需存储202TB的庞大数据集，并实现约1.8倍训练提速。通过拆分变量、随机裁剪局部区域，Tadpole可适配不同变量数量和空间分辨率的三维物理数据。

预训练得到的通用物理表示可通过轻量级适配拓展至动力学预测、物理场生成等任务，相关思路还可扩展至非结构网格与复杂三维几何场景。