Velastar是一款实时星空App，可识别8000多颗恒星、88个星座及深空天体，支持时间回溯和异星地表观测（如火星、月球）。内置银河规划、光污染地图和摄影辅助功能，帮助用户观星和拍摄。开发者从童年观星经历出发，融合科学与故事，旨在引导用户抬头探索真实星空。

天文学界利用Jupyter Notebook处理PB级夜空观测数据，实现大规模图像分析与协作研究，推动开放科学和数据共享。

2025年ZWO天文摄影师大赛入围名单公布，共收到来自68个国家的5,880张作品。入围作品展示了血月、极光、彗星等天文奇观，颁奖典礼定于9月11日举行。

紫东太初与国家天文台联合开发的FLARE模型，能够精准预测恒星耀发事件，提升天文学研究能力。该模型整合了恒星物理属性和历史耀发记录，显著提高了预测准确性，实验结果优于其他模型，未来有望推动宇宙探索。

Stellarium是一款开源免费的观星应用，用户可以查看星星、星座和行星，搜索特定天体并获取详细信息。它支持多种设备，提供交互式3D环境，适合所有天文爱好者。

我在七号中微子的博客上了解到双筒望远镜观星的乐趣，激发了对天文的兴趣。购买了博冠猎手二代7x50望远镜后，今天天气很好，晚上十点在楼顶观察星空，看到许多星星，感到幸福。虽然没有银河壮观，但星星的数量让我惊叹。我计划先随意观察，再用星图寻找星座。

AstroLLaMA 是一个基于 LLaMA-2 的 70 亿参数模型，专注于天文学领域，通过微调提升文本生成和嵌入提取的科学相关性。该模型旨在推动天文学研究，支持自动论文摘要和对话系统，并已发布为开源工具，以促进天文学界的互动与研究。

中国气象局发布了「人工智能气象大模型训练专题数据目录」，提供了海量气象数据的下载。HyperAI超神经还汇总了10个优质的气象灾害数据集，包括水文和环境科学数据集、气象属性数据集等。

提出了一种专门用于天文观测的无监督异常检测框架 AERO，该框架利用 Transformer 和图神经网络的结构，能够准确检测出天文观测中的异常，并较其他模型表现更好。

北冕座T恒星系统将迎来80年来的第一次新星爆发，由一颗白矮星和一颗红巨星组成的双星系统。新星爆发预计在3月至9月之间，持续一周左右。未来这个双星系统将变成两颗白矮星相互环绕，最终可能发生碰撞形成超新星。

本文提出了一种基于深度学习和图推理的图解析器PGDPNet，利用图神经网络进行几何关系分析和分类，并建立了PGDP5K数据集。实验结果显示，该模型在多个子任务上显著优于现有方法。

该文综述了深度学习在图像解卷积与天文成像中的应用，涵盖条件扩散模型、CLEAN算法改进、自监督PSF估计、ConStruct行星探测及SelfDeblur盲解卷积等方法，显著提升了重建质量与探测灵敏度。