# 校准

大型强子对撞机上的强子喷注能量校准长期依赖对若干可观测量的参数化函数拟合，逐级修正堆叠、探测器响应与数据—模拟差异。一个原型流水线把这三类修正都交给直接针对该级待修正量训练的神经网络，不预设函数形式，新增输入即可扩展。在模拟的双喷注与大半径喷注样本上，各阶段性能与参数化基线相当或更好，残余堆叠依赖平均约为基线的十分之一。

大型强子对撞机上的强子喷注能量校准长期依赖对若干可观测量的参数化函数拟合，逐级修正堆叠、探测器响应与数据—模拟差异。一个原型流水线把这三类修正都交给直接针对该级待修正量训练的神经网络，不预设函数形式，新增输入即可扩展。在模拟的双喷注与大半径喷注样本上，各阶段性能与参数化基线相当或更好，残余堆叠依赖平均约为基线的十分之一。

观测数据常留下无法定向或不稳定的因果边，大语言模型可凭变量名与描述给出方向建议。研究把语义信息的使用拆成查询分配、建议准入与图保留三步，在Asia、Sachs、Child、Insurance、Alarm五个基准网络上分别检验。语义定向优于随机抛硬币式定向，但按不稳定边挑选查询目标相对等量随机分配没有确立优势；所测准入证书在现有校准任务数下只能完全弃权，学习到的参考图在80个计划任务中仅3个包含真实DAG。

观测数据常留下无法定向或不稳定的因果边，大语言模型可凭变量名与描述给出方向建议。研究把语义信息的使用拆成查询分配、建议准入与图保留三步，在Asia、Sachs、Child、Insurance、Alarm五个基准网络上分别检验。语义定向优于随机抛硬币式定向，但按不稳定边挑选查询目标相对等量随机分配没有确立优势；所测准入证书在现有校准任务数下只能完全弃权，学习到的参考图在80个计划任务中仅3个包含真实DAG。