<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>JWST on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/jwst/</link><description>Recent content in JWST on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 28 Oct 2026 23:43:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/jwst/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>天文学的AI革命：一晚700万条天空警报，全球只有3万名天文学家</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-28-guigu101-astro-ai-revolution/</link><pubDate>Wed, 28 Oct 2026 23:43:00 +0800</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-28-guigu101-astro-ai-revolution/</guid><description>硅谷101年度线下大会（Alignment 2026）单场演讲整理：西湖大学天文系助理教授孙凤梧（JWST NIRCam仪器科学团队成员）讲解新一代望远镜如何引爆数据洪水——Roman每天1.4TB约为韦布的20倍、Rubin每晚10-20TB且满负荷每晚700万条警报、2030年前后SKA每天2PB，而全球天文学家只有约3万人，人工分析彻底不可扩展；AI已从批量找引力透镜、设计新观测模式、接管望远镜决策链到把数据深度提升2.5倍全面进入天文，私人资本也开始按AI创业公司的方式造望远镜，而无标签、全公开、每天新增的天文数据正是自监督算法的天然试验场。</description></item></channel></rss>