⚛️ 物理学

🧪 ICML2025 · 6 篇论文解读

Compact Matrix Quantum Group Equivariant Neural Networks

本文将群等变神经网络扩展到紧致矩阵量子群的设定下，利用 Woronowicz 形式的 Tannaka-Krein 对偶理论刻画了该类网络的权重矩阵，为非交换几何上的数据学习提供了理论基础。

Finetuning Stellar Spectra Foundation Models with LoRA

首次将 LoRA 应用于恒星光谱基础模型 SpecCLIP，实现以约 100-200 个标注样本将预训练在 LAMOST/Gaia XP 上的模型高效适配到 DESI 巡天数据，证明 LoRA 是跨光谱巡天迁移的轻量而有效策略。

Gravity-Bench-v1: A Benchmark on Gravitational Physics Discovery for Agents

提出 Gravity-Bench-v1，一个基于引力动力学模拟的环境交互式基准测试，评估 AI Agent 在受限观测预算下进行科学发现（包括 OOD 物理场景）的能力，发现当前模型在观测规划和预算利用方面存在显著不足。

Mixture-of-Expert Variational Autoencoders for Cross-Modality Embedding of Type Ia Supernova Data

提出基于 Perceiver-IO 架构的多模态混合专家 VAE（MMVAE），对 Ia 型超新星的光变曲线和光谱进行联合嵌入，实现从光变曲线到光谱的跨模态概率生成，重建精度优于对比学习基线。

Rethink the Role of Deep Learning towards Large-scale Quantum Systems

在统一量子资源约束下系统性地对比 ML 与 DL 在量子系统学习 (QSL) 任务中的表现，发现传统 ML（Lasso/Ridge/核方法）往往匹配甚至超越 DL，挑战了"大规模量子系统必须用深度学习"的直觉。

Teaching LLMs to Speak Spectroscopy

仅使用 16 GPU 小时和 0.04% 的参数适配，通过 LoRA 将 LLaMA-3.1-8B 改造为可从光谱数据预测星系红移的模型，同时保留 85%+ 的语言能力，证明通用 LLM 可高效适配非文本科学模态。