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内容提要
德国DESY研究人员提出利用大型语言模型（LLM）自主调节粒子加速器，展示了其在调优任务中的潜力。尽管LLM的表现尚未达到最先进算法的水平，但未来有望成为操作员的辅助工具，提高加速器调节效率。
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关键要点
- 德国DESY研究人员提出利用大型语言模型（LLM）自主调节粒子加速器。
- 自主调节粒子加速器的目标是实现先进的加速器技术和高影响力应用。
- LLM在调优任务中的表现尚未达到最先进算法的水平，但有潜力成为操作员的辅助工具。
- 研究比较了14种不同的LLM和4种提示模板，发现只有18种组合成功实现优化任务。
- 性能最佳的LLM组合实现了约50%的光束改进，低于RLO和BO的表现。
- LLM的计算成本高，推理时间长，尚未成为最先进算法的可行替代方案。
- 研究团队认为LLM将成为人类操作员的副驾驶员，提供自然语言界面。
- LLM可用于协调最先进的加速器调整算法，帮助操作员决策。
- 未来LLM可能通过ReAct提示方案直接执行调整任务。
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