Earth science
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1 天有情绪数据
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新的基准测试应对 GitHub 上的科学代码搜索挑战
研究人员开发了一个新的科学代码搜索数据集和基准测试，以应对在数百万个 GitHub 存储库中查找相关软件的挑战。该数据集包含来自 NASA 五个部门的 5,264 个分类科学存储库，其中包括专家精心策划的存储库搜索查询和一个大规模代码片段检索基准测试。初步评估突出了不同科学领域和编程语言之间的性能差异，表明有效科学代码发现的难度。
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KISS基础设施使智能体能够访问地球科学模拟
研究人员开发了KISS（科学模拟知识基础设施），旨在使更广泛的受众能够访问复杂的地球科学模型。这种智能体可操作的脚手架将专业知识外化，使智能体能够以更高的成功率执行模拟。在3000次试验的基准测试中，使用KISS的智能体实现了超过84%的可行模拟，而未使用KISS的智能体则低于40%。该系统已打包成知识解剖工具包（KDT），可以为各种地球科学领域自主创建KISS，证明了操作专业知识可以被构建和提取。
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新的MSEarth基准测试使用多模态大语言模型进行地球科学发现
研究人员开发了MSEarth，这是一个新的多模态基准测试，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在地球科学推理方面的能力。该数据集包含超过289,000张带有详细说明和上下文讨论的图表，这些图表来自五大地球科学领域开放获取的科学出版物。MSEarth支持图表说明、选择题和开放式推理等任务，旨在为推进MLLMs在科学发现中的应用提供一个高保真度的资源。
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EVE框架推出开源LLM以用于地球情报
研究人员开发了EVE，一个专注于地球情报的专用大型语言模型（LLM）的开源框架。EVE的核心是EVE-Instruct，一个拥有240亿参数的模型，源自Mistral Small 3.2，在与地球观测和地球科学相关的推理和问题解答方面表现出色。该新模型在定制基准测试中展示了卓越的性能，同时保留了通用能力，该项目还发布了精选的训练数据和评估基准。EVE包含一个具有检索增强生成（RAG）和幻觉检测的生产系统，支持超过350名试点用户。