Fugu-MT 論文翻訳(概要): Foundation models for high-energy physics

論文の概要: Foundation models for high-energy physics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21434v1
Date: Thu, 25 Sep 2025 19:03:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.92585
Title: Foundation models for high-energy physics
Title（参考訳）: 高エネルギー物理の基礎モデル
Authors: Anna Hallin,
Abstract要約: このレビューは、高エネルギー物理学の基礎モデルに関する最初の話題である。これまでにフィールドで出版された研究を要約し、議論している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rise of foundation models -- large, pretrained machine learning models that can be finetuned to a variety of tasks -- has revolutionized the fields of natural language processing and computer vision. In high-energy physics, the question of whether these models can be implemented directly in physics research, or even built from scratch, tailored for particle physics data, has generated an increasing amount of attention. This review, which is the first on the topic of foundation models in high-energy physics, summarizes and discusses the research that has been published in the field so far.
Abstract（参考訳）: さまざまなタスクに微調整可能な、大規模で事前訓練された機械学習モデルの台頭は、自然言語処理とコンピュータビジョンの分野に革命をもたらした。高エネルギー物理学において、これらのモデルが物理研究で直接実装できるのか、あるいは粒子物理学のデータに合わせたスクラッチから構築されるのかという問題は、ますます注目を集めている。このレビューは、高エネルギー物理学の基礎モデルに関する最初の話題であり、これまでこの分野で発表されてきた研究を要約し、議論している。

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