Large Language Model-Assisted Framework for BSM Model Building
本文介绍了 \texttt{bsm_agent},这是一个开源框架,它将用于符号物理计算的确定性 Python 后端与大语言模型接口相结合,通过自然语言交互实现超越标准模型(BSM)理论的构建、验证与分析的自动化。
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高能物理致力于探索宇宙最基础的构成与运行法则,从微观粒子的相互作用到宏观宇宙的演化,都在其研究范畴之内。这一领域不断挑战人类对物质、能量以及时空本质的认知边界。
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以下为您呈现该领域最新的精选论文列表,让我们一起探索这些关于宇宙奥秘的最新发现。
本文介绍了 \texttt{bsm_agent},这是一个开源框架,它将用于符号物理计算的确定性 Python 后端与大语言模型接口相结合,通过自然语言交互实现超越标准模型(BSM)理论的构建、验证与分析的自动化。
本文表明,当前的宇宙学数据并未在普遍意义上排除轻型惰性中微子,而是强烈反对完全热化的情景,使得部分填充或丰度受抑的模型根据其特定的产生历史和相空间分布而仍然可行。
本文挑战了宇宙学揭示了某种独特的底层现实这一观点,转而认为其客观内容在于跨表征的信息不变性,从而将科学进步重新定义为对可获取观测结构的精炼,而非向固定本体论的趋近。
本文研究了在一般弱有效理论框架下,存在一个大质量暗部门费米子而非无质量中微子,如何改变半轻子衰变 的运动学和角分布,从而为探测此类新物理并评估其对提取 CKM 矩阵元 的影响提供一种系统的方法。
本文通过对 Type IIB Calabi-Yau 紧致化的定量分析与数值证据表明,所提出的量子引力截断边界 在 和 轴子即使在靠近 Kähler 模空间边界时依然成立,从而支持了其作为额外维度轴子在量子引力中普遍特征的地位。
本文提出了一种由大语言模型驱动的流水线,该流水线能够将 arXiv 论文中的暗物质约束自动提取并整合到社区仓库中,在实现耦合分类与曲线重建方面达到了高精度,同时也强调了治理人工智能生成的科学数据所面临的尚未解决的挑战。
本文提出了带精确粲质量依赖性的带电流深非弹性散射中重夸克产生的解析次次领先阶 QCD 校正,其中通过 Goncharov 多对数函数表示双重夸克贡献,并通过椭圆结构和快速收敛展开式来高效进行数值评估以表示三重夸克贡献。
本文利用硬壁 AdS/QCD 模型研究了氘核的引力形式因子和广义部分子分布,证明其结果与软壁模型的预测以及关于引力均方半径的实验数据吻合良好。
本综述探讨了近期 DESI 的测量结果所暗示的从标准 CDM 模型向动力学暗能量演变的趋势,分析了不同的参数化方法和数据集如何影响这种偏好,并研究了各种超越 CDM 的情景如何解释这些发现并可能解决现有的宇宙学张力。
本文通过计算具有各种理论形式因子的截面,研究了在 对撞机中通过轻子-核子深非弹性散射观测单个 超子产生的可行性,最终强调了显著的实验挑战和理论不确定性,同时指出异常观测可能预示着新物理。