欧洲核子研究中心（CERN）与米斯特拉尔AI（Mistral AI）于2026年10月16日宣布携手，共同加速人工智能在科学领域的发展。双方将依托欧洲核子研究中心的科研数据与米斯特拉尔AI的模型能力，推动AI在基础研究中的应用，探索新的科研工具与方法。

CERN 与 Mistral 联手加速科学领域的人工智能

CERN 与 Mistral 签署意向声明，旨在推进科学领域的人工智能，并增强欧洲的科技能力。

CERN（欧洲粒子物理实验室）与 Mistral（欧洲大规模 AI 模型开发商）已签署意向声明，建立长期战略合作伙伴关系，专注于开发用于科学发现的基础模型。

此次合作将 CERN 在基础物理、科学数据和大规模计算方面的专长，与 Mistral 在大规模模型训练方面的领先地位结合起来，利用双方的能力和资源，以空前的规模推进科学领域的人工智能。初期重点是高能物理，但该合作也有望推动可服务更广泛科学界的 AI 方法的发展。

这项工作的核心是开发单一的预训练“大型物理模型”（Large Physics Model），这是首个面向对撞机物理的基础模型。它将基于在 CERN 的大型强子对撞机（LHC）——世界上最大、最强粒子加速器——上发生的数十亿次模拟质子-质子对撞进行训练，并被设计用于支持多项任务，从重建粒子对撞、识别粒子，到标记意外信号和评估未来探测器设计。

该模型旨在解决分析 LHC 对撞数据的一个根本挑战。如今，重建过程依赖一系列专门算法，逐步将探测器信号转化为用于物理分析的粒子和其他对象。机器学习长期在这一过程中发挥重要作用，提升了多种专门任务的性能。而基础模型有望在这些进展之上更进一步，学习整个重建链条，并在单一模型内支持多项任务。

CERN 首席信息官 Enrica Porcari 表示：“高能物理提供了一个独特的环境，使人工智能能够以极高的严谨性被开发和测试。我们与欧洲领先的 AI 公司 Mistral 合作，旨在推进可服务整个物理界并可供共享的 AI 能力。”

CERN 拥有世界上最大的科学数据量之一，迄今已存储约 1 EB（一百万 TB）来自 LHC 的实验数据。随着 HL-LHC 预计在 2030 年左右开始运行，对撞次数将增加十倍。这种规模与科学精度的结合，为开发和测试 AI 提供了极佳条件。

Mistral 工程人工智能副总裁 Johannes Brandstetter 表示：“我们很自豪能与 CERN 合作，探索大规模 AI 模型能为粒子物理日益增长的复杂性带来什么。我们有机会共同推动高能物理的前沿，开发有可能带来新科学发现的 AI 能力。”

通过将欧洲在人工智能和基础科学方面的卓越力量结合起来，这项合作标志着朝着新一代 AI 工具迈出的一步，这些工具能够应对欧洲乃至全球现代科学的规模、精度和复杂性。

关于 Mistral：

Mistral 是一家全球 AI 实验室，构建最先进的开放权重模型、产品和基础设施，使企业、公共机构和先进行业能够拥有、定制和控制自己的 AI。Mistral 总部位于法国，在欧洲、北美和亚洲拥有强大的国际业务。

更多信息，请访问 www.mistral.ai。

讨论整体偏向欢迎：多数人乐见 CERN 选择 Mistral 等欧盟供应商，认为这能摆脱美国人工智能双头垄断、推动真正的科学。分歧在于少数人仍持保留态度，他们怀疑现代人工智能能否拿出影响日常生活的科学贡献，并呼吁对 OpenAI 式的非伦理做法保持警惕。

认为这是欧洲科研自主的好消息

• 普遍欢迎这则消息，认为“好消息，让他们放手去做”，并高兴看到 CERN 聚焦欧盟供应商、由 Mistral 领衔，而不是让美国双头垄断去加速真正的科学。（较多人）
• 希望欧洲大学网络和经费不足的实验室尽快与欧洲国家研究中心联手，把自主合作的范围扩大。（少数人）

觉得社区对人工智能的态度出现了反转

• 调侃“所以我们现在喜欢人工智能了？”，暗示 Hacker News 此前对人工智能多持怀疑，如今却为 CERN 与 Mistral 的合作叫好，折射出社区情绪的摇摆。（少数人）

怀疑现代人工智能能否带来真正的科学贡献

• 自称并不反对，但仍在观望，认为“人工智能带来物质极大丰富”的前提是它必须驱动能影响日常生活的科学发现；目前最好的例子（Anthropic 的类 CRISPR 发现）也不够有说服力，希望看到更鼓舞人心的案例。（少数人）
• > 我一点也不反对人工智能，但仍在屏息等待现代（大语言模型、思维链、智能体）人工智能拿出真正的科学贡献。（@zetazzed）

希望这次合作能伦理地使用人工智能

• 乐见进展的同时，也提醒别走上 OpenAI 那套把戏，希望人工智能被伦理地使用。（少数人）

有价值的补充

• 一位 CERN 博士校友（@timbaboon）回忆，当年在 CERN 做希格斯相关分析时，能用的最前沿方法也只是提升决策树，想获批用其他方法几乎不可能；这从侧面说明 CERN 过去对机器学习非常保守，如今走到与 Mistral 合作这一步跨度极大。