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关于跟踪优化的共同设计的一些想法
如今，我正在组织一项协作努力，以撰写有关实验和复杂系统整体优化的文章。我可以听到我的二十三个忠实读者（同上）的一位博客说：“这是什么新闻。”好吧，这个消息是，我在关注硬件设计和软件重建的相互作用的方式方面取得了一些进展，我认为我可以在这里分享一些想法，以刺激讨论，并知道谁知道，也许可以获得一些出色的见解。阅读更多
来源:Science 2.0如今，我正在组织一项协作努力，以撰写有关实验和复杂系统整体优化的文章。我可以听到我的二十三个忠实读者（同上）的一位博客说：“这是什么新闻。”好吧，这个消息是，我在关注硬件设计和软件重建在某些典型系统中的相互作用的方式方面正在取得一些进展，而我认为我可以在这里分享其中一些想法，以刺激讨论，并且知道谁知道，也许得到一些出色的见解。
First of all, I need to explain that this effort is indeed very well in line with my ongoing line of research at the crossroads of artificial intelligence and fundamental physics (I do not write any more "particle physics", because I am involved in astroparticle physics experiments as well, and they offer some quite interesting use cases for optimization methods, too) - an area which is embedded in the aims of the
模式协作，我在5年前成立。
但是，有一个差异，因为在属于
eucaif联盟，在与Pietro Vischia I领导工作包2（WP2）的情况下，我现在正在尝试集中于共同设计的主题 - 同时优化硬件和软件参数。 WP2的最终目标实际上是与WP1合并的目标，该目标的重点是基本物理基础模型。确实，一个在不同数据集上进行预训练的多模式模型，包括媒体中的粒子相互作用，大气阵雨，Geant4对各种材料和设置的模拟，以及由大语言模型消化的基于单词的信息，图像识别能力来自培训热量表中的能量沉积物的能力，等等。
MUON断层扫描中的一个愚蠢但启发的例子 在实践中共同设计 转到更复杂的情况