研究者提出ICF-DLM聚变波形预测模型

Xiang Zhang等研究者提出ICF-DLM，称其为首个基于语言模型的惯性约束聚变（ICF）预测器，可从激光脉冲与靶设计参数直接推断512步中子产率波形。 在包含5万次模拟和232次实验打靶的ICFBench上，该模型峰值时间误差为9.2步，低于匹配的自回归LLaMA-3-8B的11.6步，并优于经典序列模型和基于LLM的时间序列预测器。上述结果与“首个”的说法均来自研究者。 模型设计包含三部分：将产率、峰值时间与局部波形做物理类型分解；双向去噪以推迟确定峰值位置；以及用物理驱动的PPO奖励在数值标记间重新注入度量结构。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。