Legacy Survey of Space and Time
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视觉语言模型教会天文学模型更好地识别星系
研究人员已证明，一个通用的视觉语言模型（VLM）可以有效地教会天文学基础模型 Zoobot 提高星系形态识别能力。通过使用 VLM 作为提供弱监督的“教师”，Zoobot 的分类准确性得到了提升，尤其是在人类标注预算有限的情况下。该方法旨在高效地适应新的天文观测项目，例如来自 Vera C. Rubin 天文台和 Nancy Grace Roman 太空望远镜的观测。
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Vera C. Rubin天文台开始为期10年的宇宙调查；赛博蟑螂穿上潜水服
Vera C. Rubin天文台已正式启动其为期10年的空间和时间遗产调查（LSST），旨在创建全面的高清宇宙延时记录。这个雄心勃勃的项目利用世界上最大的数字相机，将每天捕获大量数据，以加深我们对宇宙学、暗能量和暗物质的理解。同时，研究人员为赛博蟑螂开发了专门的潜水服，使其能够长时间探索水下环境，可能有助于搜救行动。
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新的多模态人工智能改进了天文瞬态天体分类
研究人员开发了一种新的多模态方法 ORACLE-2，以改进对天文瞬态天体和变星的实时分类。该方法结合了光变曲线、元数据和图像，其性能优于仅依赖少数数据类型的模型。具体而言，ORACLE-2 Omni 在 Zwicky 瞬变巡天设备 (ZTF) 数据上比仅使用光变曲线和元数据的模型提高了 11%，比仅使用光变曲线的模型提高了 40%。研究结果表明，多模态分类对于有效筛选当前和未来时域天文巡天产生的大量警报至关重要。
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维拉·鲁宾天文台世界上最大的相机开始对宇宙进行为期10年的延时拍摄
位于智利的维拉·鲁宾天文台（Vera C. Rubin Observatory）配备了世界上最大的32亿像素相机，已启动其为期10年的“时空遗产巡天”（Legacy Survey of Space and Time）项目。这项雄心勃勃的计划旨在捕捉南天球的延时视图，生成两百万张图像和三万亿次天体测量。该天文台有望通过揭示微弱、快速或罕见的现象，并提供关于暗物质、暗能量和星系演化的前所未有的数据，从而彻底改变天文学，同时它还将作为绘制太…