- Популярные видео
- Авто
- Видео-блоги
- ДТП, аварии
- Для маленьких
- Еда, напитки
- Животные
- Закон и право
- Знаменитости
- Игры
- Искусство
- Комедии
- Красота, мода
- Кулинария, рецепты
- Люди
- Мото
- Музыка
- Мультфильмы
- Наука, технологии
- Новости
- Образование
- Политика
- Праздники
- Приколы
- Природа
- Происшествия
- Путешествия
- Развлечения
- Ржач
- Семья
- Сериалы
- Спорт
- Стиль жизни
- ТВ передачи
- Танцы
- Технологии
- Товары
- Ужасы
- Фильмы
- Шоу-бизнес
- Юмор
Using LLMs to Classify Astrophysical Transients
Can LLMs be used to classify astrophysical transients?
A recent paper in nature astronomy showed that using only 15 images, Gemini can achieve 93% accuracy in transient classification.
We discuss in detail the research paper and highlights some interesting findings.
-----------------------------------------------------------------
Main paper discussed in the video:
"Textual interpretation of transient image classifications from large language models": F. Stoppa. T. Bulmus et al. arXiv: 2510.06931
Other paper shown:
"Transient-optimized real-bogus classification with Bayesian convolutional
neural networks – sifting the GOTO candidate stream" : T.L. Killestein et al., MNRAS 503, 4838–4854 (2021)
----------------------------------------------
00:30 - Transients
01:30 - Difference Imaging
04:25 - Real or Bogus Transients?
07:15 - Convolution is Great, but..
12:06 - Textual Interpretation of Images; via LLMs !!!
Видео Using LLMs to Classify Astrophysical Transients канала BlackHoles-to-BackProp
A recent paper in nature astronomy showed that using only 15 images, Gemini can achieve 93% accuracy in transient classification.
We discuss in detail the research paper and highlights some interesting findings.
-----------------------------------------------------------------
Main paper discussed in the video:
"Textual interpretation of transient image classifications from large language models": F. Stoppa. T. Bulmus et al. arXiv: 2510.06931
Other paper shown:
"Transient-optimized real-bogus classification with Bayesian convolutional
neural networks – sifting the GOTO candidate stream" : T.L. Killestein et al., MNRAS 503, 4838–4854 (2021)
----------------------------------------------
00:30 - Transients
01:30 - Difference Imaging
04:25 - Real or Bogus Transients?
07:15 - Convolution is Great, but..
12:06 - Textual Interpretation of Images; via LLMs !!!
Видео Using LLMs to Classify Astrophysical Transients канала BlackHoles-to-BackProp
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
13 мая 2026 г. 10:00:57
00:31:31
Другие видео канала


