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Deep Learning Weather Prediction
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AI天气模型通过训练后量化进行优化
研究人员探讨了训练后量化（PTQ）对自回归天气预报模型的影响。本研究在深度学习天气预报（DLWP）和FourCastNet（FCN）模型中实现了PTQ算法，以评估其对推理速度和功耗的影响。研究结果表明，PTQ可以在短期内产生具有定性意义的预测，为地球物理流体动力学中深度学习模型的优化树立了基准。
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新的SOFT方法提高了长期天气预报的准确性
研究人员开发了一种名为自输出微调（SOFT）的新方法，以使用自回归深度学习模型改进长期天气预报。该技术解决了误差放大的问题，即初始预测不准确会破坏后续输入，导致“蝴蝶效应”，随着时间的推移降低准确性。SOFT利用模型自身的单步预测来重新校准第一步的输入分布，显著减少了预测误差和分布差异。该方法在长期预测任务上已展现出最先进的性能，突显了深度学习天气预测流程中的一项关键进展。