CERN、欧洲粒子物理实验室和法国人工智能实验室 Mistral 签署了一份意向声明，建立长期战略合作伙伴关系，旨在为科学发现建立基础模型。该公告由 CERN 于 10 月 15 日发布，本周在开发者论坛上传播后在技术界广泛讨论，它提出了一个雄心勃勃的旗舰目标：一个预训练的“大型物理模型”——对撞机物理的第一个基础模型——在大型强子对撞机 (LHC) 的数十亿次模拟质子-质子碰撞上进行训练。
世界上最大机器的基础模型 更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。
大型物理模型旨在支持一个系统内高能物理的多项核心任务：重建粒子碰撞、识别粒子、标记意外信号以及评估未来探测器设计。
如今，分析质子在大型强子对撞机内碰撞时会发生什么，依赖于一系列专门的算法，这些算法逐渐将原始探测器信号转换为物理分析中使用的粒子和其他物体。机器学习已经在这些阶段发挥着重要作用，但每项任务通常都是由其自己的专用系统处理。在整个重建链上训练的基础模型将统一该管道，学习跨任务传输的碰撞数据的共享表示。
训练语料库无论是规模还是质量都非常出色。 CERN 拥有来自大型强子对撞机的大约 1 艾字节（100 万太字节）的实验数据，这是世界上科学数据量最大的地方之一。数据洪流即将增长：高光度大型强子对撞机升级预计将于 2030 年左右开始运行，届时碰撞次数将增加大约十倍。
双方带来什么
此次合作优势互补。 CERN 贡献了基础物理专业知识、数十年的探测器和数据基础设施，以及在实验室处理 PB 级碰撞数据的历史中精炼的计算资源。 Mistral 总部位于法国，以其开放权重大型语言模型而闻名，贡献了大规模模型训练能力——将海量数据集转化为通用模型的学科。
欧洲核子研究中心首席信息官恩里卡·波卡里 (Enrica Porcari) 在声明中表示：“高能物理学提供了一个独特的环境，可以在其中以异常严格的方式开发和测试人工智能。” “我们正在与欧洲领先的人工智能公司 Mistral 合作，以提升人工智能能力，为整个物理界服务并进行共享。”
Mistral 人工智能工程副总裁 Johannes Brandstetter 将这次合作视为双方合作的前沿领域：“我们有机会共同推动高能物理的前沿，开发有潜力带来新科学发现的人工智能能力。”
米斯特拉尔 (Mistral) 在前沿人工智能实验室中具有独特的形象。该公司将自己描述为一家全球人工智能实验室，致力于构建最先进的开放式模型、产品和基础设施，让企业、公共机构和先进行业拥有、定制和控制他们的人工智能——这一定位与公共资助的研究组织自然一致，其结果预计将被共享。与欧洲核子研究中心开发的模型从一开始就会受到这种精神的影响，这与商业实验室内开发的封闭前沿系统形成鲜明对比。
为什么物理实验室需要基础模型
对撞机物理学是科学基础模型的一个有吸引力的试验场。这些数据经过详尽的模拟和构造标记——物理学家确切地知道数十亿个模拟事件中发生了什么——这使得训练和评估与混乱的现实世界领域相比异常严格。新物理学的信号也极其罕见，因此任何提高对意外事件的敏感性的方法都具有巨大的价值。
共享基础模型还解决了一个结构性问题：重建软件复杂、维护成本昂贵，并且当HL-LHC上线时将面临数据量的阶跃变化。 CERN 的赌注是，与物理学界共同维护和公开共享的单一适应性模型将比拼凑的特定任务算法更好地应对这一挑战。
意向声明，而非合同
需要注意的是：该公告是一份意向声明，是正式合作的先兆，而不是一份完整的协议。 CERN 的新闻稿中没有披露资金、计算承诺、时间表和任何最终模型的许可等细节。
虽然最初的重点是高能物理学，但两个组织都指出，此次合作有可能为更广泛的科学界贡献人工智能方法——这表明在对撞机数据上经过验证的技术最终可能会迁移到其他数据密集型科学领域。
对于欧洲来说，此次合作也是关于主权人工智能能力的声明。它将 CERN 的 25 个成员国的科学基础设施与欧洲大陆最著名的人工智能实验室之一结合在一起，此时此刻，各国政府越来越多地将前沿人工智能开发视为一种战略能力，而欧洲的研究机构正在寻找可以审计、托管和控制的本土模型。
真正的考验将是大型物理模型是否能够实现，以及它是否能够在自己的游戏中击败专门的管道。如果确实如此，粒子物理学——发明网络的领域——可能会成为第一个围绕基础模型重建的学科。
本文基于 CERN 2026 年 10 月 15 日的官方公告。
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