JetPrism: diagnosing convergence for generative simulation and inverse problems in nuclear physics
Das Papier stellt JetPrism vor, ein konfigurierbares Framework auf Basis von Conditional Flow Matching, das zeigt, dass herkömmliche Trainingsverluste in der Kernphysik irreführend sind, und schlägt stattdessen ein physikbasiertes, mehrstufiges Evaluierungsprotokoll vor, um die wahre Konvergenz und Genauigkeit generativer Simulationen für inverse Probleme sicherzustellen.