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一见钟情：基于大型多模态模型的天文图像零样本分类
使用自然语言提示，无需额外训练即可实现视觉－语言多模态模型对低表面亮度星系和艺术品的零样本分类以及星系形态分类，在自然语言提示下，这些模型通常能够实现显著的准确度（通常在 80％以上），我们讨论了一些需要改进的领域，特别是 LLaVA-Ne
PDF12 days ago
建构具有影响力的天文机器学习研究：研究人员和审稿人的最佳实践
尽管机器学习方法在天文学领域得到了广泛应用且不断发展，但目前天体物理文献中对于实施机器学习模型和报告结果的最佳实践、挑战和局限性，往往尚未完全报道。因此，本文旨在为天文学界的作者、审稿人和编辑提供入门指南，解决该问题，并确保结果的准确性、研
PDF9 months ago
MM星际闲聊：使用大型语言模型与天文文献交流
本文采用 OpenAI GPT-4 大型语言模型进行天文论文的上下文引导交互，并利用蒸馏技术最优化输入效率。通过 10 个蒸馏文档的多文献语境去探索模型的反应，结果表明 GPT-4 能够提供具有相关研究成果框架背景下的详细答案，对天文学界提
PDFa year ago
Astropy 项目：维护和发展面向社区的开源项目及核心包的最新主要版本 (v5.0)
介绍 Astropy 项目的核心软件包，关键特性和支持广泛天文学领域的一些相互兼容的软件包，以及该项目面临的当前和未来挑战。
PDF2 years ago
MMAstropy 计划：建设一个包容性的、开放科学的项目和 v2.0 核心包的状态
本文概述了 Astropy 项目的组织结构，总结了最新主要版本 2.0 中核心软件包的关键功能，描述了旨在促进和支持更广泛的可互操作包生态系统开发的项目基础设施，最后展望了 Astropy 项目的计划新功能和方向。
PDF6 years ago