提升科学数据可用性，中科院张正德团队提出基于智能体的 AI-Ready 数据加工和供给方案
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内容提要
在高能物理研究中，人工智能（AI）成为处理海量数据的核心工具。AI技术能够有效挖掘复杂模式，优化加速器和探测器性能。AI-Ready数据集需具备高质量特征，以支持机器学习和科学发现。智能体技术提升数据加工效率，推动AI在高能物理中的应用。
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关键要点
- 人工智能在高能物理研究中成为处理海量数据的核心工具。
- AI技术能够挖掘复杂模式，优化加速器和探测器性能。
- AI-Ready数据集需具备高质量特征，以支持机器学习和科学发现。
- AI-Ready数据集的定义包括高效、安全可复现的数据集合。
- 高质量AI-Ready数据具备10个特征，包括任务适配、高质量与一致性等。
- 数据集需与有价值的AI任务直接关联，以支持具体科学任务。
- 智能体技术提升数据加工效率，适合处理复杂决策过程。
- 智能体与大模型的关系是包含关系，智能体架构包括感知层、执行层等。
- 基于智能体的AI-Ready数据标注效率高，适合学科交叉领域研究。
- 张正德研究员及其团队致力于推动AI在高能物理领域的应用。
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