IBM

TokaMind: A Multi-Modal Transformer Foundation Model for Tokamak Plasma Dynamics

TokaMind: 用于托卡马克等离子体动力学的多模态Transformer基础模型

Tobia Boschi, Andrea Loreti, Nicola C. Amorisco, Rodrigo H. Ordonez-Hurtado, Cécile Rousseau, George K. Holt, Eszter Székely, Alexander Whittle, Samuel Jackson, Adriano Agnello, Stanislas Pamela, Alessandra Pascale, Robert Akers, Juan Bernabe Moreno, Vassil Alexandrov, Mykhaylo Zayats

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； UK Atomic Energy Authority（英国原子能局） ； STFC Hartree Centre（科学与技术设施研究中心哈特ree中心） 纠错

AI总结 提出TokaMind，首个开源托卡马克等离子体动力学基础模型，基于多模态Transformer在MAST数据集上预训练，支持多种数据模态和缺失信号处理，在14个任务上优于基线。

Measuring Agents in Production

生产环境中的智能体测量

Melissa Z. Pan, Negar Arabzadeh, Riccardo Cogo, Yuxuan Zhu, Alexander Xiong, Lakshya A Agrawal, Huanzhi Mao, Emma Shen, Sid Pallerla, Liana Patel, Shu Liu, Tianneng Shi, Xiaoyuan Liu, Jared Quincy Davis, Emmanuele Lacavalla, Alessandro Basile, Shuyi Yang, Paul Castro, Daniel Kang, Koushik Sen, Dawn Song, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica, Matei Zaharia, Marquita Ellis

机构 * University of California at Berkeley（加州大学伯克利分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 通过对86个已部署系统的调查和20个案例研究，发现生产环境中的LLM智能体主要采用简单可控的方法，可靠性是首要挑战，并依赖系统级设计和人工评估。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026) as Oral Presentation