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FourCastNet
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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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AI 物理模型：加州理工学院教授开创结构驱动方法
加州理工学院教授 Anima Anandkumar 开创了复杂物理系统 AI 模型的发展，挑战了规模是 AI 进步唯一途径的普遍观念。她的工作，特别是 FourCastNet 和 Neural Operators，表明即使在数据集有限的情况下，融入物理定律和归纳偏置也能在天气预报和聚变等领域取得准确预测。这种方法与语言模型中占主导地位的、依赖大量 token 的方法形成对比，为构建物理学基础模型提出了另一条结构驱动的路径。