喷流标记的基本极限

识别高能强子喷流的起源（'喷流标记'）是粒子物理学中机器学习的核心基准问题。喷流在对撞机中无处不在，是复杂对象，可作为待分类粒子集合的原型示例。过去十年中，基于机器学习的分类器已取代经典可观测量成为喷流标记的最新方法。日益复杂的机器学习模型正带来日益有效的标记器性能。我们的目标是探讨收敛性问题——我们是否已接近喷流标记的基本极限，还是仍存在通过计算、统计和物理洞察进一步改进的潜力？我们通过使用最先进的生成模型创建具有已知喷流标记最优解的真实合成数据集来回答这一问题。各种最先进的标记器部署在该数据集上，结果表明其性能与最优解之间存在显著差距。我们的数据集和软件已公开发布，旨在为喷流标记及粒子物理学其他领域的未来发展提供基准任务。