## 欧洲核子研究中心利用人工智能实时过滤大型强子对撞机数据 欧洲核子研究中心正在使用超紧凑的人工智能模型，特别是变分自编码器（VAE），部署在现场可编程门阵列（FPGA）上，以实时过滤来自大型强子对撞机（LHC）的数据。这使得能够在海量数据流中快速识别潜在的重要事件。 这些模型并非像ASIC那样“烧录在硅片上”，而是经过量化感知训练并实现于FPGA上，从而允许重新编程。目前的架构利用VICReg训练的特征提取器堆叠在VAE之上。 研究人员澄清，这并非大型语言模型（LLM），而是一种专门的人工智能应用。虽然该项目利用机器学习技术，但它专注于异常检测，这是粒子物理学中长期以来采用的做法，旨在提高识别关键分析数据的效率。该团队还在探索开源替代方案，以减少对商业硬件描述语言（HDL）工具的依赖。