CERN 携手 Mistral 造“大型物理模型”：用 LHC 碰撞数据训练第一个对撞机基础模型

欧洲核子研究中心（CERN）和法国 AI 公司 Mistral 签署了一份合作意向声明，目标很具体：造出第一个对撞机物理基础模型。

要解决什么问题

LHC 的数据分析今天靠一条“专用算法流水线”：探测器信号要经过一串各管一段的算法，逐步转成物理分析能用的粒子和其他对象。机器学习在每一环都有应用，但每个模型只干一件事。CERN 想要的是一个横跨整条重建链的基础模型——用 LHC 数十亿次模拟质子-质子碰撞训练，一个模型干多件事：重建对撞事件、识别粒子、标记意外信号，甚至评估下一代探测器的设计。这和图像领域五年前发生的范式切换是同一个逻辑，只是搬进了高能物理。

家底有多厚

CERN 的筹码是数据：建站至今已存了约 1 EB（一百万 TB）的 LHC 实验数据，是全球最大的科学数据集之一。而且这个数字还要涨——高亮度 LHC（HL-LHC）预计 2030 年前后启用，碰撞次数将增加十倍。Mistral 出的是大规模模型训练能力，由其 AI for Engineering 副总裁 Johannes Brandstetter 领衔。CERN 首席信息官 Enrica Porcari 的表述是：高能物理提供了“以极高严谨度开发和检验 AI”的独特环境，成果会向整个物理学界开放。

值得注意的两点

一是合作以高能物理为起点，但双方都明说了野心不止于此——基础模型方法如果在对撞机上跑通，天文、材料这些数据密集学科都可能照抄作业。二是这单生意的地缘意味：欧洲的基础科学数据，配上欧洲自己的开放权重模型公司，而不是美国的前沿实验室。AI for Science 这个赛道，正在从论文走向基础设施。