ALICE合作组在LHC的质子-质子、质子-铅与铅-铅碰撞中观察到共同的各向异性流动模式，并在高多重数质子碰撞里发现重子与介子流动差异与重离子结果一致，为小体系中可能形成并演化夸克-胶子等离子体提供新线索。

波兰与英国研究人员在《Physical Review D》发表方法，旨在更准确估计高能质子碰撞扰动计算中未完成高阶修正带来的影响，并在多类LHC过程数据上进行检验。

基于大型强子对撞机CMS实验超过十亿次质子碰撞数据，研究团队给出目前精度最高的W玻色子质量测量结果，并与标准模型预测保持一致。

CERN大型强子对撞机LHCb实验团队宣布发现一种由两个粲夸克和一个下夸克组成的新重子Ξcc⁺，为研究强相互作用提供新的实验依据。

欧洲核子研究组织（CERN）新任总干事马克·汤姆森表示，建设未来环形对撞机（FCC）所需资金规模巨大，但对筹资仍持乐观态度。该项目预计造价约195亿美元，CERN理事会计划于2028年决定是否推进。

人工智能在物理研究中的角色正从“数据处理工具”转向更主动的参与者：不仅承担粒子碰撞分类、探测器噪声清理等繁琐工作，也被用于在海量数据中寻找可能指向新现象的细微结构。研究人员对其寄予的期待之一，是借助机器的模式识别与搜索能力，在标准模型高度稳固、显著实验异常罕见的背景下，挖掘被忽视的偏差并更系统地探索广阔的理论空间。 从自动化处理到“发现伙伴” 长期以来，机器学习在高能物理等领域主要用于提升数据处理