物理与 AI for Science
突破级
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PRISM 关注 multilayer thin-film 的逆向设计：研究者希望从目标光谱直接得到材料层序和厚度，而不是在庞大组合空间中手工搜索。
论文提出 position-encoded regressive inverse spectral model，把薄膜层级结构作为可生成序列建模，从目标响应回推可实现的多层结构。
这类模型把光学材料设计从前向仿真加优化循环，推进到可学习的 inverse design interface，对纳米光子学和材料设计 workflow 有复用价值。
它值得正式收录，因为它是 AI for physics/materials 中明确改变设计搜索方式的工作，而不是普通属性预测。