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Nature Astronomy
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AI基础设施融资与暗能量测量进展
巴塞罗那大学领导的一个国际团队开发了一个名为 CIGaRS 的新宇宙学数据分析框架，该框架显著提高了使用 Ia 型超新星测量暗能量的精度。这项发表在《自然-天文学》上的进展将使科学家能够从未来的超新星发现中提取更丰富的信息。另外，据报道，亚马逊正计划通过发行债券筹集至少 250 亿美元，为其广泛的人工智能基础设施开发提供资金。
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Gemini模型使用少样本学习以93%的准确率对爆炸的恒星进行分类
谷歌的Gemini模型已通过少样本学习方法改编，能够以高准确率对超新星等天文事件进行分类。通过仅向Gemini提供15个带注释的示例和简洁的说明，研究人员在三个天文调查中实现了93%的准确率，这与需要海量数据集的专业模型性能相当。至关重要的是，Gemini还能为其分类提供通俗易懂的解释，并分配一个兴趣分数，极大地帮助天文学家筛选现代望远镜产生的海量数据。