中国科学院国家天文台和中国科学院大学的科研人员联手开发出了一个叫SpecCLIP的恒星光谱分析模型。这个项目为我国在天文基础模型构建上迈出了重要的一步，成果已经发布在了《天体物理学报》上。SpecCLIP模型是一个能翻译恒星光谱不同“方言”的人工智能工具。恒星光谱里藏着很多信息，比如温度、化学成分还有表面重力。利用这些信息，天文学家能像考古学家复原历史一样，把银河系从诞生到现在的故事重新讲出来。不过，要把不同项目的数据凑到一起用并不容易，就像人们讲不同方言的故事一样。比如中国的郭守敬望远镜LAMOST和欧洲的盖亚卫星Gaia，它们获取数据的方式和范围都不一样。 SpecCLIP这个模型就是来打破这个障碍的。研究团队给AI系统引入了类似大语言模型的思路，用对比学习让AI自己去找出不同来源数据之间的关系。黄样副教授介绍说：“SpecCLIP就像一位翻译官，能把LAMOST的低分辨率光谱和Gaia的高精度光谱变成同一种语言。这样科学家就可以轻松地联合分析这些数据了。” SpecCLIP不仅是个会干活的工具，它还是个多功能的“通才”。它能一次搞定恒星的大气参数和元素含量预测，还能进行光谱相似性搜索，甚至帮人发现特殊的天体。这个能力在银河系考古里特别有用，能从海量数据中快速找出那些很罕见、金属含量很低的古老恒星。有了这种数据统一能力，SpecCLIP已经被用在很多前沿领域了。比如在找“地球2.0（ET）”的时候，它能精准刻画行星宿主恒星的特征。还有在研究银河系演化时，它也能给上百万颗恒星的年龄测量提供支持。