CERN 與 Mistral AI 合作打造 Flare，代表著一次刻意的方向轉變：採用基礎模型架構，並以粒子碰撞資料而非自然語言詞元進行訓練。有別於透過人類文字學習泛化能力的語言模型，Flare 將針對對撞事件獨特的統計特性、對稱性與雜訊特徵進行最佳化。這不只是更換輸入資料而已，也必須重新思考輸入形式、損失函數與評估指標，讓模型既能支援以模擬為主的工作流程，也能處理真實偵測器輸出，同時遵守物理限制。
CERN 特別適合進行這項實驗，因為其偵測器與模擬流程每年已產生數 PB 的標記物理事件資料。如此龐大的資料集，讓模型得以在更大規模上訓練表徵學習，從碰撞中掌握高階結構，例如噴注、共振特徵與異常拓樸；目前這些結構仰賴許多專門演算法辨識。對實驗室與研究機構而言，若 Flare 成功，便能整合分析工作、減少重複開發工具，並建立可針對不同實驗與新物理搜尋進行微調的共用模型。
在實務運作上，Flare 有望以單一骨幹模型取代由特徵擷取器、標記器與事件分類器組成的零散工具組合，並能因應多種下游任務進行調整。對儀器團隊而言，這可以加快反覆改進的速度：不必為每項搜尋重新設計分類器，團隊可以微調基礎模型或透過提示引導模型，同時維持一致的校準與不確定性追蹤。這在分析稀有訊號時尤其重要，因為跨分析維持一致的背景模型，是避免誤報的關鍵。
然而，這項轉變也帶來實際的技術與治理問題。科學研究講求可重現性，因此必須具備可解讀的輸出與可追溯的不確定性，而這兩方面在大型神經網路模型中都還不成熟。偵測器系統誤差、模擬與現實之間的落差，以及對低頻異常的敏感度，都是具體風險：若通用模型只追求平均表現，可能會忽略最可能藏有新發現的分布尾端。實際採用與否，將取決於是否具備符合物理需求的驗證工具、領域專用評估套件，以及清楚說明訓練資料來源與各類物理過程表現的透明模型說明文件。