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NASA与IBM开源月球基础模型
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AI 综述
2026年10月4日，The Decoder报道，NASA与IBM联合发布了开源月球基础模型——NASA-IBM Lunar Foundation Model。该模型基于月球勘测轨道飞行器（LRO）长达17年的轨道观测数据，并结合多个任务提供的30余个空间对齐数据层进行训练，覆盖范围约200万个tile bundles。性能表现上，该模型在极地冰沉积预测任务上将误差最高降低22%；在粗尺度陨石坑检测任务上，仅以半数训练数据即领先SwinV2-B约19%。此外，LoRA微调与全参数微调的效果持平，表明可用更低成本的微调方式达到同等性能。
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最新进展10月4日 18:10
NASA与IBM发布开源月球基础模型，在极地冰沉积预测和粗尺度陨石坑检测任务上均显著优于基线模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月4日
- The DecoderNASA 与 IBM 开源月球基础模型，基于 LRO 17 年轨道观测数据训练
NASA 与 IBM 发布开源月球基础模型 NASA-IBM Lunar Foundation Model，基于月球勘测轨道飞行器 17 年观测数据及多个任务的 30 余个空间对齐数据层训练，覆盖约 200 万个 tile bundles。该模型在极地冰沉积预测任务上将误差最高降低 22%，并以半数训练数据在粗尺度陨石坑检测上领先 SwinV2-B 约 19%；LoRA 微调与全参数微调效果持平。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。