ICF-DLM扩散语言模型预测聚变波形

研究者提出 ICF-DLM，称其为首个基于语言模型的惯性约束聚变（ICF）预测器，可从激光脉冲与靶设计参数直接推断 512 步中子产率波形。该模型结合物理类型分解、双向去噪和物理驱动 PPO 奖励。 在 ICFBench（5 万次模拟 + 232 次实验）上，ICF-DLM 的峰值时间误差为 9.2 步，低于匹配自回归 LLaMA-3-8B 的 11.6 步，并优于经典序列模型和基于 LLM 的时间序列预测器。上述结果出自作者提交的论文预印本。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。