Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ramachandra, Nesar, Ting, Yuan-Sen, Sun, Zechang, Wells, Azton, Habib, Salman |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2508.10075 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AstroMLab 3: Achieving GPT-4o Level Performance in Astronomy with a Specialized 8B-Parameter Large Language Model
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AstroMLab 1: Who Wins Astronomy Jeopardy!?
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AstroMLab 4: Benchmark-Topping Performance in Astronomy Q&A with a 70B-Parameter Domain-Specialized Reasoning Model
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Predicting New Concept-Object Associations in Astronomy by Mining the Literature
von: Li, Jinchu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Jinchu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quasar Factor Analysis -- An Unsupervised and Probabilistic Quasar Continuum Prediction Algorithm with Latent Factor Analysis
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Modeling Galaxy Formation in Cosmological Simulations with CRK-HACC
von: Frontiere, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frontiere, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-modal Foundation Model for Cosmological Simulation Data
von: Xia, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mephisto: Self-Improving Large Language Model-Based Agents for Automated Interpretation of Multi-band Galaxy Observations
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpreting Multi-band Galaxy Observations with Large Language Model-Based Agents
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge Graph in Astronomical Research with Large Language Models: Quantifying Driving Forces in Interdisciplinary Scientific Discovery
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
InferA: A Smart Assistant for Cosmological Ensemble Data
von: Tam, Justin Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tam, Justin Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
AstroMLab 5: Structured Summaries and Concept Extraction for 400,000 Astrophysics Papers
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Your Outie Is a Wonderful Astronomer: Macrodata Refinement of the Astro-ph ArXiv Feed at Phermon Industries
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2026)
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2026)
Teaching Astronomy with Large Language Models
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why Machine Learning Models Systematically Underestimate Extreme Values II: How to Fix It with LatentNN
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
Statistical Machine Learning for Astronomy -- A Textbook
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
Why Machine Learning Models Systematically Underestimate Extreme Values
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2024)
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2024)
TransformerPayne: enhancing spectral emulation accuracy and data efficiency by capturing long-range correlations
von: Różański, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Różański, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-Precision Differential Radial Velocities of C3PO Wide Binaries: A Test of Modified Newtonian Dynamics (MOND)
von: Saad, Serat Mahmud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saad, Serat Mahmud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gravitational Anomaly Measurement in Wide Binaries is Sensitive to Orbital Modeling
von: Saad, Serat M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saad, Serat M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
pyKurucz: A Pure Python Reimplementation of Kurucz ATLAS12 and SYNTHE for Stellar Spectrum Synthesis
von: Kim, Elliot M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Elliot M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scaling Laws for Emulation of Stellar Spectra
von: Różański, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Różański, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AstroMLab 2: AstroLLaMA-2-70B Model and Benchmarking Specialised LLMs for Astronomy
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Finetuning Stellar Spectra Foundation Models with LoRA
von: Zhao, Xiaosheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Xiaosheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A new approach to observational cosmology using the scattering transform
von: Cheng, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Cheng, Sihao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Panel Discussion: Practical Problem Solving for Machine Learning
von: Cabrera, Guillermo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Cabrera, Guillermo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Egent: An Autonomous Agent for Equivalent Width Measurement
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning in Astrophysics
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
von: Ting, Yuan-Sen
Veröffentlicht: (2025)
The Case for High Resolution Spectroscopy in the Ultraviolet
von: Linsky, Jeffrey L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Linsky, Jeffrey L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffraction Gratings for X-ray Spectroscopy
von: Heilmann, Ralf K., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Heilmann, Ralf K., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Low-noise Fourier Transform Spectroscopy Enabled by Superconducting On-Chip Filterbank Spectrometers
von: Benson, Chris S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Benson, Chris S., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interactive Multimodal Integral Field Spectroscopy
von: Riber, Adrián García, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Riber, Adrián García, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SpecPT (Spectroscopy Pre-trained Transformer) Model for Extragalactic Spectroscopy: I. Architecture and Automated Redshift Measurement
von: Pattnaik, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pattnaik, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPICE -- modelling synthetic spectra of stars with non-homogeneous surfaces
von: Jabłońska, M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jabłońska, M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unsupervised Searches for Cosmological Parity Violation: Improving Detection Power with the Neural Field Scattering Transform
von: Craigie, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Craigie, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Astroconformer: The Prospects of Analyzing Stellar Light Curves with Transformer-Based Deep Learning Models
von: Pan, Jia-Shu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pan, Jia-Shu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
What Understanding Means in AI-Laden Astronomy
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Spectroscopy with DESI for Photometric Redshift Training and Calibration
von: Dey, Biprateep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dey, Biprateep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentiable Stellar Atmospheres with Physics-Informed Neural Networks
von: Li, Jiadong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jiadong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Development of the Timing System for the X-Ray Imaging and Spectroscopy Mission
von: Terada, Yukikatsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Terada, Yukikatsu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AstroMLab 3: Achieving GPT-4o Level Performance in Astronomy with a Specialized 8B-Parameter Large Language Model
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
AstroMLab 1: Who Wins Astronomy Jeopardy!?
von: Ting, Yuan-Sen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
AstroMLab 4: Benchmark-Topping Performance in Astronomy Q&A with a 70B-Parameter Domain-Specialized Reasoning Model
von: de Haan, Tijmen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Predicting New Concept-Object Associations in Astronomy by Mining the Literature
von: Li, Jinchu, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Quasar Factor Analysis -- An Unsupervised and Probabilistic Quasar Continuum Prediction Algorithm with Latent Factor Analysis
von: Sun, Zechang, et al.
Veröffentlicht: (2022)