WikiEdge:ArXiv速递/2025-04-10：修订间差异
Updated page by Carole |
Updated page by Carole |
||
| 第34行： | 第34行： | ||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.07686v1 | *'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.07686v1 | ||
'''中文摘要'''：摘要：通过[[$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ell\nu\ell\nu$衰变道]]，测量了[[质子-质子对撞]]中[[胶子-胶子融合]]和[[矢量玻色子融合]]产生的[[希格斯玻色子]]截面。[[大型强子对撞机]]在2015至2018年间提供了[[质心能量]]为$13\,\textrm{TeV}$的[[质子-质子对撞]]数据，由[[ATLAS探测器]]记录，对应[[积分亮度]]为$140\,\textrm{fb}^{-1}$。测得[[胶子-胶子融合]]和[[矢量玻色子融合]]产生[[希格斯玻色子]]的总截面（乘以[[$H\rightarrow WW^\ast$分支比]]）分别为$12.4^{+1.3}_{-1.2}\,\textrm{pb}$和$0.79^{+0.18}_{-0.16}\,\textrm{pb}$，与[[标准模型]]预测一致。通过简化的[[模板截面]]测量，在总共十五个[[运动学基准区域]]内进一步表征了[[希格斯玻色子]]产生。引入新的[[运动学基准区域]]方案以增强对[[希格斯玻色子相互作用]]中[[CP破坏]]效应的敏感性。两种方案均用于约束[[标准模型有效场论]]中的[[CP偶]]和[[CP奇]]六维算子。 | '''中文摘要'''：摘要：通过[[$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ell\nu\ell\nu$衰变道]]，测量了[[质子-质子对撞]]中[[胶子-胶子融合]]和[[矢量玻色子融合]]产生的[[希格斯玻色子]]截面。[[大型强子对撞机]]在2015至2018年间提供了[[质心能量]]为$13\,\textrm{TeV}$的[[质子-质子对撞]]数据，由[[ATLAS探测器]]记录，对应[[积分亮度]]为$140\,\textrm{fb}^{-1}$。测得[[胶子-胶子融合]]和[[矢量玻色子融合]]产生[[希格斯玻色子]]的总截面（乘以[[$H\rightarrow WW^\ast$分支比]]）分别为$12.4^{+1.3}_{-1.2}\,\textrm{pb}$和$0.79^{+0.18}_{-0.16}\,\textrm{pb}$，与[[标准模型]]预测一致。通过简化的[[模板截面]]测量，在总共十五个[[运动学基准区域]]内进一步表征了[[希格斯玻色子]]产生。引入新的[[运动学基准区域]]方案以增强对[[希格斯玻色子相互作用]]中[[CP破坏]]效应的敏感性。两种方案均用于约束[[标准模型有效场论]]中的[[CP偶]]和[[CP奇]]六维算子。 | ||
== 摘要 == | |||
* '''原文标题'''：Redefining Machine Translation on Social Network Services with Large Language Models | |||
* '''中文标题'''：基于大语言模型的社交网络服务机器翻译重构 | |||
* '''发布日期'''：2025-04-10 16:24:28+00:00 | |||
* '''作者'''：Hongcheng Guo, Fei Zhao, Shaosheng Cao, Xinze Lyu, Ziyan Liu, Yue Wang, Boyang Wang, Zhoujun Li, Chonggang Lu, Zhe Xu, Yao Hu | |||
* '''分类'''：cs.CL | |||
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2504.07901v1 | |||
'''中文摘要'''：[[社交互动]]的[[全球化]]加剧了[[社交网络服务]]([[SNS]])中[[机器翻译]]([[MT]])的需求，但传统模型难以处理包含[[文化细微差异]]的内容，如[[表情包]]、[[俚语]]和[[流行文化]]引用。虽然[[大语言模型]]([[LLM]])推动了[[通用翻译]]的进步，但由于缺乏[[专业训练数据]]和[[评估基准]]，其在[[SNS]]特定内容上的表现仍受限。本文提出[[RedTrans]]——专为[[SNS]]翻译定制的720亿参数[[LLM]]，其训练基于三项创新构建的新型数据集：(1)[[双LLM回译采样]]的[[监督微调]]，这种[[无监督采样]]方法利用基于[[LLM]]的[[回译技术]]筛选多样化数据以进行[[大规模微调]]；(2)[[改写偏好优化算法]]([[RePO]])，通过[[专家标注]]识别并修正[[错误偏好对]]，构建可靠[[偏好语料库]]；(3)首个[[SNS]]翻译基准[[RedTrans-Bench]]，评估[[幽默本地化]]、[[表情符号语义]]和[[表情包适配]]等现象。实验表明[[RedTrans]]优于最先进的[[LLM]]。此外，[[RedTrans]]已部署于实际[[生产环境]]，证明[[领域特定适配]]能有效弥合[[通用翻译系统]]与[[文化语境翻译系统]]间的差距。 | |||
2025年4月12日 (六) 08:42的版本
摘要
- 原文标题：Measurements of Higgs boson production via gluon-gluon fusion and vector-boson fusion using $H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$ decays in $pp$ collisions with the ATLAS detector and their effective field theory interpretations
- 中文标题：利用ATLAS探测器在$pp$对撞中通过$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$衰变道测量希格斯玻色子胶子-胶子融合与矢量玻色子融合产生截面及其有效场论解释
- 发布日期：2025-04-10 12:15:04+00:00
- 作者：ATLAS Collaboration
- 分类：hep-ex
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.07686v1
中文摘要：摘要：通过$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ell\nu\ell\nu$衰变道测量了质子-质子碰撞中胶子-胶子融合和矢量玻色子融合产生的希格斯玻色子截面。大型强子对撞机在2015至2018年间提供了质心能量为$13\,\textrm{TeV}$的质子-质子碰撞数据，由ATLAS探测器记录，对应积分亮度为$140\,\textrm{fb}^{-1}$。测得胶子-胶子融合和矢量玻色子融合产生希格斯玻色子的总截面（乘以$H\rightarrow WW^\ast$分支比）分别为$12.4^{+1.3}_{-1.2}\,\textrm{pb}$和$0.79^{+0.18}_{-0.16}\,\textrm{pb}$，与标准模型预测一致。通过简化模板截面测量，在总共十五个运动学基准区域中对希格斯玻色子产生进行了进一步表征。新引入的运动学基准区域方案增强了希格斯玻色子相互作用中CP破坏效应的探测灵敏度。两种方案均用于约束标准模型有效场论中的CP偶和CP奇六维算子。
摘要
- 原文标题：A Mechanism-Learning Deeply Coupled Model for Remote Sensing Retrieval of Global Land Surface Temperature
- 中文标题：基于机理学习深度耦合模型的全球地表温度遥感反演
- 发布日期：2025-04-10 06:19:01+00:00
- 作者：Tian Xie, Menghui Jiang, Huanfeng Shen, Huifang Li, Cao Zeng, Xiaobin Guan, Jun Ma, Guanhao Zhang, Liangpei Zhang
- 分类：physics.ao-ph, cs.LG
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.07481v1
中文摘要：基于遥感数据的陆表温度（LST）反演对于分析气候过程和地表能量收支至关重要。然而，LST反演是一个不适定逆问题，当仅能获取单波段数据时尤为严重。本文提出了一种深度融合机理建模与机器学习的框架，以提升单通道LST反演的精度和泛化能力。训练样本通过基于物理的辐射传输模型和包含5810组全球大气廓线的数据集生成，并构建了物理信息机器学习框架，将经典物理反演模型的第一性原理系统融入学习流程，同时以辐射传输方程作为优化约束。全球验证表明，相较于独立方法，该框架使均方根误差降低30%。在极端湿度条件下，平均绝对误差从4.87K降至2.29K（提升53%）。横跨五大洲的洲际尺度测试证实了该模型卓越的泛化性能。
摘要
- 原文标题：Efficient Formal Verification of Quantum Error Correcting Programs
- 中文标题：量子纠错程序的高效形式化验证
- 发布日期：2025-04-10 13:28:49+00:00
- 作者：Qifan Huang, Li Zhou, Wang Fang, Mengyu Zhao, Mingsheng Ying
- 分类：cs.PL, quant-ph
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.07732v1
中文摘要：量子纠错（QEC）是抑制量子硬件噪声、实现容错量子计算的基础技术。本文提出了一种高效的QEC程序验证框架：我们专门为QEC程序设计了断言逻辑和程序逻辑，并建立了可靠的证明系统。针对QEC程序的验证条件（VCs），我们开发了高效处理方法——对于泡利错误，VCs可简化为可由SMT求解器处理的经典断言；对于非泡利错误，则提供启发式算法。我们在Coq证明助手中形式化了该程序逻辑，使其成为经过验证的QEC验证器。此外，我们还实现了自动化QEC验证工具Veri-QEC，用于验证各类容错场景。通过多场景下的不同验证任务，我们证明了该框架的高效性和广泛功能性。最后，我们提供了14个已验证稳定子码的基准测试集。
摘要
- 原文标题：Measurements of Higgs boson production via gluon-gluon fusion and vector-boson fusion using $H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$ decays in $pp$ collisions with the ATLAS detector and their effective field theory interpretations
- 中文标题：利用ATLAS探测器测量$pp$对撞中$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ellν\ellν$衰变通道的希格斯玻色子胶子-胶子融合与矢量玻色子融合产生截面及其有效场论解释
- 发布日期：2025-04-10 12:15:04+00:00
- 作者：ATLAS Collaboration
- 分类：hep-ex
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.07686v1
中文摘要：摘要：通过$H\rightarrow WW^\ast \rightarrow \ell\nu\ell\nu$衰变道，测量了质子-质子对撞中胶子-胶子融合和矢量玻色子融合产生的希格斯玻色子截面。大型强子对撞机在2015至2018年间提供了质心能量为$13\,\textrm{TeV}$的质子-质子对撞数据，由ATLAS探测器记录，对应积分亮度为$140\,\textrm{fb}^{-1}$。测得胶子-胶子融合和矢量玻色子融合产生希格斯玻色子的总截面（乘以$H\rightarrow WW^\ast$分支比）分别为$12.4^{+1.3}_{-1.2}\,\textrm{pb}$和$0.79^{+0.18}_{-0.16}\,\textrm{pb}$，与标准模型预测一致。通过简化的模板截面测量，在总共十五个运动学基准区域内进一步表征了希格斯玻色子产生。引入新的运动学基准区域方案以增强对希格斯玻色子相互作用中CP破坏效应的敏感性。两种方案均用于约束标准模型有效场论中的CP偶和CP奇六维算子。
摘要
- 原文标题：Redefining Machine Translation on Social Network Services with Large Language Models
- 中文标题：基于大语言模型的社交网络服务机器翻译重构
- 发布日期：2025-04-10 16:24:28+00:00
- 作者：Hongcheng Guo, Fei Zhao, Shaosheng Cao, Xinze Lyu, Ziyan Liu, Yue Wang, Boyang Wang, Zhoujun Li, Chonggang Lu, Zhe Xu, Yao Hu
- 分类：cs.CL
- 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.07901v1
中文摘要：社交互动的全球化加剧了社交网络服务(SNS)中机器翻译(MT)的需求，但传统模型难以处理包含文化细微差异的内容，如表情包、俚语和流行文化引用。虽然大语言模型(LLM)推动了通用翻译的进步，但由于缺乏专业训练数据和评估基准，其在SNS特定内容上的表现仍受限。本文提出RedTrans——专为SNS翻译定制的720亿参数LLM，其训练基于三项创新构建的新型数据集：(1)双LLM回译采样的监督微调，这种无监督采样方法利用基于LLM的回译技术筛选多样化数据以进行大规模微调；(2)改写偏好优化算法(RePO)，通过专家标注识别并修正错误偏好对，构建可靠偏好语料库；(3)首个SNS翻译基准RedTrans-Bench，评估幽默本地化、表情符号语义和表情包适配等现象。实验表明RedTrans优于最先进的LLM。此外，RedTrans已部署于实际生产环境，证明领域特定适配能有效弥合通用翻译系统与文化语境翻译系统间的差距。