StarWhisper

用自然语言指挥望远镜，让天文观测像聊天一样简单

StarWhisper 是一个面向天文领域的开源大语言模型项目，旨在解决天文科研与观测中的自然语言理解与智能决策问题。项目包含三个核心部分：StarWhisper 天文大模型（针对天文术语和知识进行优化）、StarWhisper Telescope（将大模型与望远镜控制结合，实现自然语言指令驱动观测）、以及 Virtual-GOTTA（用于模拟和编排具身望远镜工作流）。其核心能力包括天文知识问答、观测计划生成、望远镜自动化操作等，通过 AI 技术降低天文研究门槛，提升观测效率。项目目前处于早期阶段，代码以 Jupyter Notebook 形式提供，适合天文爱好者和研究者探索。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 327

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队Yu-Yang-Li

所属国家

官网地址https://yu-yang-li.github.io/StarWhisper/virtual-gotta-map.html

GitHubhttps://github.com/Yu-Yang-Li/StarWhisper

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai4s,astronomy,astrophysics,large-language-models,llm,telescope,time-domain-astronomy

GitHub 星标★ 327

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-07-27 00:00:00

最近更新2026-09-15 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

将大模型与望远镜硬件结合，实现自然语言控制观测流程，创新性强
针对天文领域优化，覆盖专业术语和知识，比通用模型更贴合场景
提供虚拟工作流模拟（Virtual-GOTTA），便于在无硬件环境下测试和开发

不足之处

项目处于早期阶段，文档和示例较少，上手门槛较高
依赖 Jupyter Notebook 环境，工程化部署和集成能力待完善

适用场景

天文爱好者通过对话获取天体信息并规划观测计划
科研人员自动化望远镜操作，批量执行观测任务
天文教育中模拟望远镜工作流，辅助教学

替代项目

AstroLLM、SpaceLLM、AstroBERT

项目介绍

StarWhisper 是开源模型领域的开源项目，由 Yu-Yang-Li 开发，2023 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 327。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-15。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：天文爱好者通过对话获取天体信息并规划观测计划。同类可对比的替代方案包括 AstroLLM、SpaceLLM、AstroBERT。

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