10月15日，欧洲核子研究中心（CERN）与法国AI公司Mistral AI宣布建立长期战略伙伴关系，共同开发面向科学发现的基础模型"Flare"。根据CERN的声明，这将是首个面向对撞机物理的基础模型，在数十亿次模拟质子-质子碰撞数据上训练。
不读文本、读"碰撞"的模型
Flare的思路与大语言模型同源，但训练数据不是文本，而是碰撞数据。CERN发言人向路透社表示，它将用于替代目前重建和识别粒子的专用算法——过去十年，CERN一直在用AI把实验原始数据还原成事例图像，但每个步骤依赖不同工具，Flare要把它们统一成一个基础模型。
数据规模是这次合作的底气：CERN的大型强子对撞机积累了约1艾字节（100万TB）实验数据，而正在进行的高亮度升级预计在2030年前后让碰撞量再增十倍。如此量级的数据洪流，靠人工设计的专用算法逐个处理已越来越吃力。
开放科学的站队
Mistral首席执行官在《世界报》撰文称，前沿模型"如今已是科学进步不可或缺的"，并批评将优势据为己有的企业。CERN首席信息官则表示，合作将"推进服务整个物理学界、可共享的AI能力"。
双方未披露时间表与预算，但表示模型未来可服务于其他科学领域。当AI for Science的浪潮从"用AI读论文"深入到"用AI读宇宙"，Flare代表了一种新的范式：基础模型不再只属于语言和图像，也属于粒子物理——以及任何拥有海量结构化数据的硬科学。