論文の概要: FUSION: a skill-based research agent for publicly obtainable nuclear-physics codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04742v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 05:21:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 14:50:10.14114
• Title: FUSION: a skill-based research agent for publicly obtainable nuclear-physics codes
• Title（参考訳）: FUSION:公的に取得可能な核物理コードのためのスキルベース研究エージェント
• Abstract要約: 設計、現在のリリースの背後にあるチェック、入力から測定データとの比較までの完全な計算について述べます。 現在のリリースには、光学モデルと反応、核構造、核分裂と統計モデル、天体物理学とR-マトリクス分析、重イオン輸送を含む20のコードが含まれている。 また、Nucl-th文学から派生した61の167ページのオフラインで検索可能なコレクションも含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2320648715016106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Running an unfamiliar nuclear-physics code is rarely difficult because of the physics alone. One must find and build the program, learn its input conventions, and decide whether a plausible output is actually correct. A general-purpose coding agent helps with the first two tasks but may make the last one harder: it can write an input file that runs with the wrong physical convention. FUSION addresses this problem with code-specific skills. A skill obtains the code from its public source, starts from a verified input, runs and parses the calculation, records known failure modes, and must reproduce a stated benchmark to a stated tolerance before reporting a result. The current release covers twenty codes, spanning optical models and reactions, nuclear structure, fission and statistical models, astrophysics and R-matrix analysis, and heavy-ion transport. It also includes an offline, searchable collection of 61 167 pages derived from the nucl-th literature. User notes and credentials remain outside the public repository. FUSION is available under the MIT license at https://github.com/jinleiphys/FUSION; documentation is at https://vibeinscience.com. Here I describe the design, the checks behind the current release, and one complete calculation from input to comparison with measured data.
• Abstract（参考訳）: 未知の核物理コードを実行することは、物理だけでは難しいことはめったにない。 プログラムを見つけて構築し、入力規約を学習し、妥当な出力が実際に正しいかどうかを判断しなければならない。 汎用的なコーディングエージェントは、最初の2つのタスクに役立ちますが、最後の1つが難しくなります。 FUSIONはコード固有のスキルでこの問題に対処する。 スキルは、その公開ソースからコードを取得し、検証された入力から始まり、計算を実行して解析し、既知の障害モードを記録し、その結果を報告する前に、記述されたベンチマークを記述された許容度に再現する必要がある。 現在のリリースには、光学モデルと反応、核構造、核分裂と統計モデル、天体物理学とR-マトリクス分析、重イオン輸送を含む20のコードが含まれている。 また、Nucl-th文学から派生した61の167ページのオフラインで検索可能なコレクションも含まれている。 ユーザノートと資格情報はパブリックリポジトリの外にある。 FUSIONはMITライセンスでhttps://github.com/jinleiphys/FUSIONで入手できる。 ここでは、その設計、現在のリリースの背後にあるチェック、および入力から測定データとの比較までの1つの完全な計算について説明する。

関連論文リスト

• Latent Programming Horizons in Coding Agents [6.8463578914435645]
  ソフトウェアエンジニアリングタスクを解決するコーディングエージェントは、コードの推論、編集、テストの実行に数十ステップを費やしている。 符号化エージェントによる言語モデルの残余ストリームは、進化するプログラムの特性を線形にエンコードすることを示す。 将来の編集結果を予測するために訓練されたプローブは、パフォーマンスを最大25ステップまで向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-06T15:08:26Z)
• Decompiling Smart Contracts with a Large Language Model [51.49197239479266]
  Etherscanの78,047,845のスマートコントラクトがデプロイされているにも関わらず(2025年5月26日現在)、わずか767,520 (1%)がオープンソースである。 この不透明さは、オンチェーンスマートコントラクトバイトコードの自動意味解析を必要とする。 バイトコードを可読でセマンティックに忠実なSolidityコードに変換する,先駆的な逆コンパイルパイプラインを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T13:42:59Z)
• Is Compression Really Linear with Code Intelligence? [60.123628177110206]
  textitFormat Annealingは、事前訓練されたモデルの本質的な能力を同等に評価するために設計された、軽量で透明なトレーニング手法である。 我々の経験的結果は、測定されたコードインテリジェンスとビット・パー・キャラクタ(BPC)の基本的な対数関係を明らかにする。 私たちの研究は、コードインテリジェンスの開発における圧縮の役割をより微妙に理解し、コードドメインにおける堅牢な評価フレームワークに貢献します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T16:59:14Z)
• CodeI/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input-Output Prediction [47.17755403213469]
  我々は,文脈的に構築されたコードに埋め込まれた多様な推論パターンを凝縮する新しい手法であるCodeI/Oを提案する。 与えられたコードとテストケースを完全に自然言語で予測するためにモデルをトレーニングすることで、それらを普遍的な推論プリミティブに公開します。 実験の結果、CodeI/Oは記号、科学、論理学、数学と数値、常識推論タスクに一貫した改善をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T07:26:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。