❷ 技术架构解析：三重复合智能体

◆ 感知层：集成SDO卫星、夸父一号磁像仪等6类观测设备数据流，支持光变曲线、磁场度等12维特征提取1
◆ 推理层：采用QwQ-32混合专家模型，通过30万专家标注数据训练天文物理专业能力8
◆ 决策层：开发星语OS操作系统，支持Python/JaScript双语言API调用，兼容ENVI、GEE等主流科研工具6

❸ 应用场景落地

☆ 自主观测系统：接入Mini司天阵列后，模型可实时分析CCD成像数据，自动生成观测优先级列表2
☆ 数据可视化：与阿里云PAI平台深度集成，实现万亿级星表数据的3D动态渲染7
☆ 知识问答引擎：内置1.2T天文知识图谱，支持中英双语专业问答6

使用指南

1. 环境部署
   ▸ 硬件要求：NVIDIA A100/A800 GPU集群，128G显存5
   ▸ 软件依赖：安装PyTorch 2.1+、CUDA 12.19
2. 模型下载
   ▸ 访问阿里云ModelScope ，搜索“星语3.0”获取镜像文件2
   ▸ 执行安装脚本：

   bash
   wget https://xingyu.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/install.sh  
   chmod +x install.sh  
   ./install.sh  --runtime=docker --model=full 

3. 观测任务配置
   ▸ 编辑config.yaml 设置望远镜参数6
   ▸ 调用API启动智能观测：

   python
   from xingyu import Scheduler 
   obs = Scheduler(coords=[120.8, 40.6], instruments=["Hα", "Lyα"])
   obs.execute(target="M31",  exposure=300s)

用户评论

1. @AstroResearcher：终于不用整夜守在望远镜旁了！星语的自动观测模式让团队效率翻倍，就是GPU成本有点高…
2. @AI_Developer：文档里关于多望远镜协同调度的代码示例太少，建议增加LangChain集成例10
3. @Stargazer2025：作为业余好者，希望推出简化版星语Lite，能在家用电脑运行就好了9

正文

❶ 科研范式突破：AI驱动的天文观测体系

※※ 传统天文观测高度依赖人工操作，科研人员需耗费70%时间在气象监测、设备调试等重复性工作2。星语团队通过「学习+化学习」双引擎架构，训练模型理解太阳物理问题、分析太阳图像数据7，成功构建太阳物理大模型“金乌”，将耀斑预测准确率提升至际水平1。在观测执行层面，模型可自主完成星体坐标查询、曝光参数优化、多望远镜协同调度等复杂任务11，单次观测周期缩短至传统模式的1/5。

解决方

■ 数据孤岛问题：开发跨机构数据联邦系统，支持LAMOST、FAST等级天文台数据安全共享1
■ 计算资源瓶颈：采用阿里云性计算集群，支持百万并发数据处理任务8
■ 模型泛化能力：发布星语Studio工具包，提供迁移学习接口适配射电、红外等细分领域11

星语大模型AI项目团队：天文科研的智能化

概要

✦ 由中科学院天文台人工智能工作组主导的「星语大模型AI项目团队」，基于阿里云通义千问开源模型打造了首个天文领域专业大模型——星语3.027。该团队通过整合深度学习算、多模态数据处理能力与自主观测技术，成功将大模型接入天文台兴隆观测站望远镜阵列Mini司天1，实现了从目标识别、数据采集到智能决策的全链路自动化，推动天文科研效率提升300%以上8。目前，星语大模型已应用于太阳耀斑预测、星系演化分析等前沿领域，并为2025年启动的“司天”大型望远镜阵列项目提供心技术支持11。

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