约翰霍普金斯大学天体物理学家、Anthropic研究员布赖斯·梅纳尔用Claude Science，几天内拼出首张完整紫外全天图。此前射电到伽马波段已有完整天图，紫外却因观测空白长期残缺。

关键不在“AI发现新天体”，而在把积压的数据杂活做成。NASA的GALEX任务（2003–2013）拍了约三分之二天空、3.8万次观测，为保护探测器刻意避开亮星区和银河盘面，留下约三分之一空白。梅纳尔让Claude Science的多代理去公共档案里捞GALEX、Swift、FIMS/SPEAR、TD-1等数据，做交叉定标、统一坐标与分辨率，再根据已测区域与可见光、红外、射电的相关关系，对未观测区做统计推断；同时用欧空局Gaia可见光数据推算超过1亿颗恒星的紫外亮度。留出验证区测试，预测与真实紫外值偏差约10%。早期版本还残留地球大气辉光造成的圆形足迹，两轮代理自查都漏过，梅纳尔指出后，系统在几小时内把3.8万次观测全部修完。成品图每个像素标明“实测/预测”并附不确定性，被明确定位为教学工具，而非正式星表。

这张图真正有意思的地方，是把“科学家永远抽不出时间做的低优先级合成”变成可交付物。很多科学瓶颈不在新仪器，而在数据清洗与拼接的人力账；AI一旦把这类杂活压缩到几天，积压的“几乎有用但一直没人做”的地图、目录、交叉匹配，会开始批量出现。问题也跟着来：预测区集中在尘埃最重的银河盘面，10%的留出测试未必完全覆盖那里的复杂情况，教学够用，科研引用仍需审慎。