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粒子物理标准模型所描述的粒子和相互作用，仅占据了观测宇宙能量密度的5%。大一统理论、弦理论以及超维理论等诸多超越标准模型的理论，预言了轴子这种暗物质的热门候选粒子。量子精密测量技术利用相干、关联和纠缠等特性，可以实现对微弱能级的超灵敏测量，为暗物质搜寻提供了变革性的手段。然而，由于轴子暗物质的信号极其微弱，极易被环境噪声和经典磁场的干扰信号所掩盖，因此仅有少数研究团队在这一质量范围开展过实验搜寻。
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理性方面，生成式人工智能通过数据分析、模式识别和决策支持，识别出人类可能忽视的模式和趋势，大大增强了人类的理性判断能力，从而为人类提供更深入的洞察和更广泛的选择。但是，这种增强也可能导致人类过度依赖人工智能的分析和判断，削弱人类自身的批判性思维和决策能力。同时，生成式人工智能可能会打破以人际交互为基础的分布式认知模式，逐渐形成一种以大语言模型为中心、人类个体为边缘节点的认知模式，以大模型为核心节点的智能化媒介不仅仅是知识信息表达和传播的通道，甚至可能主导人类知识的生产模式和价值导向。
香港lhc开奖历史记录下载2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
