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我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。
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自托卡马克开展实验以来，等离子体综合参数不断提升，“三乘积”提升了几个数量级，逐渐趋近点火条件。欧洲的JET与美国的TFTR装置上获得氘氚聚变功率输出，揭示了托卡马克磁约束可控核聚变路线的原理可行性。2021—2023年，JET创造了69兆焦耳聚变能输出的世界纪录。
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