物理信息神经网络（PINNs）是一类通过将物理定律嵌入损失函数，来近似求解偏微分方程（PDEs）的AI模型，在科学计算等领域具有重要应用价值。在参数化PDE家族场景中，方程系数、边界条件或初始条件的差异会定义出不同的任务，若为每个任务单独训练PINNs，会带来极高的计算成本，难以实现高效部署。 arXiv平台上新发布的编号为2604.26999的研究论文，提出了组合元学习方法，旨在缓解PINNs面临的任务异质性难题。该方法依托元学习思路，让模型能够在多任务场景中共享知识，减少重复训练的计算开销，为PINNs在复杂参数化PDE家族中的高效应用提供了新的技术方向。目前该研究处于预印本阶段，后续有望为科学计算领域的AI模型优化提供实践参考。