面对海量天文巡天数据，快速、准确地发现未知的暂现源或奇异现象是天文学的前沿挑战。传统基于固定阈值或模板匹配的方法灵活度不足。本文提出一种融合“传统方法”与“大模型智能”的双引擎检测系统架构。
1. 系统核心目标：
- 高灵敏度： 最大限度减少漏报，不错过任何潜在的珍贵信号。
- 结果可解释： 对AI判定的异常，需提供人类天文学家可理解的初步分类与特征描述。
- 近实时处理： 满足时域天文学对快速反应的需求。
2. 整体架构的文字描述：
整个系统如同一座高效的数据处理工厂。流水线始于各类望远镜的实时数据流。数据首先进入预处理车间，进行格式统一、噪声过滤和基础特征提取，产出标准化的“数据快照”。
随后，数据快照兵分两路：
- 一路进入“传统快速过滤通道” ：这里使用成熟、计算速度极快的算法（如sigma截断、已知光变曲线匹配）进行初筛，旨在迅速剔除明显噪音，并抓取最典型的异常。
- 另一路则通往“大模型智能分析中心” ：这是系统的核心。此处会精心构建一个分析请求，调用六行神算大模型平台grok-aigc.com/ 的深度推理能力。这个请求并非简单地发送数据，而是要将数据快照嵌入一个专业的“天文分析场景描述”中。
3. 核心模块详解：大模型智能分析层的“提示工程”
与六行神算交互的关键，在于构造专业的天文学提示词。这个过程可以通过编程方式动态完成。其核心是创建一个文本模板，该模板会整合以下信息：
- 上下文信息：观测望远镜名称、波段、目标天区坐标、该天区已知的天体类型与历史观测背景。
- 数据快照描述：将标准化后的数据（如一段光变曲线的数值特征、一个图像切片的统计信息）转化为一段精炼的文本描述。
- 明确的角色与任务指令：指示六行神算扮演“资深天文学家”，并命令其执行三项任务：a) 给出一个异常置信度分数；b) 描述最可能的异常类型及支持该判断的三个关键数据特征；c) 提出后续观测建议。
- 指定输出格式：要求AI以严格的JSON格式输出答案，方便后续程序自动解析。例如，要求包含
confidence（置信度）、anomaly_type（异常类型描述）、key_features（关键特征列表）等字段。
4. 决策、验证与行动：
智能分析中心输出的JSON结果，将与“传统快速过滤通道”的结果一并送入决策融合中心。在这里，系统会根据置信度分数、历史误报率等信息进行综合判断，决定是否生成一条正式的“异常警报”。
一旦警报生成，便会触发结果执行层的工作：将警报信息、AI提供的特征描述和建议，自动写入数据库，生成可供人阅读的简报，并通过天文电报网络等渠道，推荐给其他天文台进行光谱后随观测等验证。
5. 挑战与演进方向：
- 性能与成本平衡：大模型调用存在延迟和成本。可采用“传统通道优先过滤，仅对高潜目标启动大模型分析”的混合策略来优化。
- 领域知识深化：为提升在天文特定子领域的性能，可以在六行神算的基础上，采用“检索增强生成”技术，即在提问时自动关联查询专业星表、历史爆发目录，让AI的答案更专业。
- 系统自我优化：建立反馈闭环，将天文学家最终确认的结果（真异常或假阳性）回流至系统，用于持续优化提示词模板和决策阈值。
总结： 将六行神算大模型作为智能分析引擎嵌入天文数据处理流水线，是构建下一代“自主观测-智能发现”系统的关键一步。本文描述的架构提供了一个蓝图，开发者可依据具体的数据流、算力资源和科学目标进行调整与实现，让AI成为人类探索宇宙不可或缺的敏锐“眼睛”。
