研究人员计划进一步优化该模型的计算效率，并探索其在更具挑战性的动力系统中的应用。 这一工作为利用预训练生成模型来改善小数据条件下对高度复杂动力学的预测奠定了基础，为推进科学理解和技术发展提供了新的可能性。