WikiEdge:ArXiv速递/2025-04-03：修订间差异
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*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.02396v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.02396v1 | ||
'''中文摘要'''：摘要：最近建立的解析性抵消[[纳米耀斑]]模型揭示了普遍存在的小尺度抵消[[纳米耀斑]]在[[太阳大气]]加热中的基础性作用。尽管该模型已得到[[数值模拟]]的有力支持，但仍需[[观测证据]]以深化对抵消[[纳米耀斑]]的理解。我们报道了一个小尺度抵消[[纳米耀斑]]事件的观测结果，分析了其[[磁拓扑]]演化、触发机制及[[物理参数]]。通过结合[[太阳动力学天文台]]和[[古德太阳望远镜]]的协同观测，我们识别出一个[[光球流]]驱动的抵消事件：其[[磁通抵消]]速率达~10^{15}[[麦克斯韦]]/秒，加热速率为8.7×10^6[[尔格]]·[[厘米]]^{-2}·秒^{-1}。该事件呈现出从[[π型]]到[[X型]]磁构型的特征性转变，最终形成两[[角秒]]尺度的[[电流片]]，与模型预测高度吻合。该研究为抵消[[纳米耀斑]]模型及其在[[太阳大气]]加热中的作用提供了关键[[观测支持]]。 | '''中文摘要'''：摘要：最近建立的解析性抵消[[纳米耀斑]]模型揭示了普遍存在的小尺度抵消[[纳米耀斑]]在[[太阳大气]]加热中的基础性作用。尽管该模型已得到[[数值模拟]]的有力支持，但仍需[[观测证据]]以深化对抵消[[纳米耀斑]]的理解。我们报道了一个小尺度抵消[[纳米耀斑]]事件的观测结果，分析了其[[磁拓扑]]演化、触发机制及[[物理参数]]。通过结合[[太阳动力学天文台]]和[[古德太阳望远镜]]的协同观测，我们识别出一个[[光球流]]驱动的抵消事件：其[[磁通抵消]]速率达~10^{15}[[麦克斯韦]]/秒，加热速率为8.7×10^6[[尔格]]·[[厘米]]^{-2}·秒^{-1}。该事件呈现出从[[π型]]到[[X型]]磁构型的特征性转变，最终形成两[[角秒]]尺度的[[电流片]]，与模型预测高度吻合。该研究为抵消[[纳米耀斑]]模型及其在[[太阳大气]]加热中的作用提供了关键[[观测支持]]。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：MegaMath: Pushing the Limits of Open Math Corpora | |||
* '''中文标题'''：MegaMath：突破开放数学语料库的极限 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-03 17:52:07+00:00 | |||
* '''作者'''：Fan Zhou, Zengzhi Wang, Nikhil Ranjan, Zhoujun Cheng, Liping Tang, Guowei He, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing | |||
* '''分类'''：cs.CL, cs.AI, cs.LG | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.02807v1 | |||
'''中文摘要'''：[[数学推理]]是[[人类智能]]的基石，也是衡量[[大语言模型]]（[[LLM]]）高级能力的关键基准。然而，研究界仍缺乏一个为[[数学]]核心型[[LLM]][[预训练]]量身定制的开放、大规模、高质量[[语料库]]。我们提出[[MegaMath]]——通过以下实践从多样化[[数学]][[资源]]中构建的开放[[数据集]]：（1）[[网络]][[数据]][[重构]]：通过数学导向的[[HTML]][[优化]]、基于[[fasttext]]的[[过滤]]与[[去重]]，从[[Common Crawl]]重新提取[[数学]][[文档]]，以获取更高质量的[[网络]][[数据]]；（2）[[数学]]相关[[代码]][[召回]]：从大型[[代码]][[训练集]][[Stack-V2]]中筛选高质量[[数学]]相关[[代码]]，进一步提升[[数据]][[多样性]]；（3）[[合成数据]][[探索]]：基于[[网络]]或[[代码]][[数据]]生成[[问答]]式[[文本]]、[[数学]]相关[[代码]]及[[交错式]][[文本]]-[[代码块]]。通过整合这些[[策略]]并经广泛[[消融实验]]验证[[有效性]]，[[MegaMath]]最终提供3710亿[[token]]，在现有开放[[数学]][[预训练]][[数据集]]中兼具最大规模与顶尖质量。 | |||
2025年4月4日 (五) 06:43的版本
摘要
- 原文标题：High-Resolution Observations of a Small-Scale Cancellation Nanoflare: Supporting Evidence for the Cancellation Nanoflare Model
- 中文标题：小尺度抵消纳米耀斑的高分辨率观测：对抵消纳米耀斑模型的支持性证据
- 发布日期：2025-04-03 08:44:52+00:00
- 作者：Zehao Tang, Yuandeng Shen, Chengrui Zhou, Sure Yao, Dongxu Liu
- 分类：astro-ph.SR, physics.space-ph
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.02396v1
中文摘要：摘要：最近建立的解析性抵消纳米耀斑模型揭示了普遍存在的小尺度抵消纳米耀斑在太阳大气加热中的基础性作用。尽管该模型已得到数值模拟的有力支持，但仍需观测证据以深化对抵消纳米耀斑的理解。我们报道了一个小尺度抵消纳米耀斑事件的观测结果，分析了其磁拓扑演化、触发机制及物理参数。通过结合太阳动力学天文台和古德太阳望远镜的协同观测，我们识别出一个光球流驱动的抵消事件：其磁通抵消速率达~10^{15}麦克斯韦/秒，加热速率为8.7×10^6尔格·厘米^{-2}·秒^{-1}。该事件呈现出从π型到X型磁构型的特征性转变，最终形成两角秒尺度的电流片，与模型预测高度吻合。该研究为抵消纳米耀斑模型及其在太阳大气加热中的作用提供了关键观测支持。
摘要
- 原文标题：MegaMath: Pushing the Limits of Open Math Corpora
- 中文标题：MegaMath：突破开放数学语料库的极限
- 发布日期：2025-04-03 17:52:07+00:00
- 作者：Fan Zhou, Zengzhi Wang, Nikhil Ranjan, Zhoujun Cheng, Liping Tang, Guowei He, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing
- 分类：cs.CL, cs.AI, cs.LG
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.02807v1
中文摘要：数学推理是人类智能的基石，也是衡量大语言模型（LLM）高级能力的关键基准。然而，研究界仍缺乏一个为数学核心型LLM预训练量身定制的开放、大规模、高质量语料库。我们提出MegaMath——通过以下实践从多样化数学资源中构建的开放数据集：（1）网络数据重构：通过数学导向的HTML优化、基于fasttext的过滤与去重，从Common Crawl重新提取数学文档，以获取更高质量的网络数据；（2）数学相关代码召回：从大型代码训练集Stack-V2中筛选高质量数学相关代码，进一步提升数据多样性；（3）合成数据探索：基于网络或代码数据生成问答式文本、数学相关代码及交错式文本-代码块。通过整合这些策略并经广泛消融实验验证有效性，MegaMath最终提供3710亿token，在现有开放数学预训练数据集中兼具最大规模与顶尖质量。