論文の概要: Enhancing the development of Cherenkov Telescope Array control software with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01299v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 14:14:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.802598
- Title: Enhancing the development of Cherenkov Telescope Array control software with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたチェレンコフ望遠鏡アレイ制御ソフトウェアの開発
- Authors: Dmitriy Kostunin, Elisa Jones, Vladimir Sotnikov, Valery Sotnikov, Sergo Golovachev, Alexandre Strube,
- Abstract要約: 我々は、チェレンコフ望遠鏡観測所(CTAO)の工学と運用を支援するために、命令ファインタクテッドな大言語モデル(LLM)に基づくAIエージェントを開発する。
これらのエージェントは、プロジェクト固有のドキュメントと整合し、外部APIと対話し、自然言語でユーザと通信する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18016233072556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop AI agents based on instruction-finetuned large language models (LLMs) to assist in the engineering and operation of the Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO) Control and Data Acquisition Software (ACADA). These agents align with project-specific documentation and codebases, understand contextual information, interact with external APIs, and communicate with users in natural language. We present our progress in integrating these features into CTAO pipelines for operations and offline data analysis.
- Abstract（参考訳）: 我々は,チェレンコフ望遠鏡観測所 (CTAO) 制御・データ取得ソフトウェア (ACADA) の工学・運用を支援するために,命令精細大言語モデル (LLM) に基づくAIエージェントを開発する。
これらのエージェントは、プロジェクト固有のドキュメントやコードベースと連携し、コンテキスト情報を理解し、外部APIと対話し、自然言語でユーザと通信する。
我々はこれらの機能をCTAOパイプラインに統合し、運用とオフラインデータ分析を行う。
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