Lester W. Mackey
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1 天有情绪数据
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Microsoft 推出 AI 工具以提高长期天气预报的准确性
Microsoft 开发了一款名为 Probabilistic Bias Correction (PBC) 的新型开源机器学习工具，可显著提高两周以上天气预报的准确性。该工具通过识别和纠正现有基于物理或 AI 驱动的天气模型中的系统性偏差来工作，而无需构建全新的模型。研究人员声称 PBC 可以在 CPU 上运行，使其对气象机构而言更易于访问且成本效益更高，并在与领先模型的测试中显示出显著的准确性改进。
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MIT AI 将天气预报准确率翻倍至六周
研究人员开发了一种新的人工智能系统，该系统可以可靠地提前六周预测天气，克服了气象学中的一个长期障碍。该人工智能模型由MIT的Judah Cohen和Lester Mackey创建，它利用一种后处理技术，通过将其预测误差与历史数据进行比较来从中学习。据报道，该模型提交给欧洲中期天气预报中心后，在至关重要的两到六周的次季节窗口内，其准确性是现有预报方法的两倍。这一进展对农业和能源等行业具有重大潜力，甚至可能改善对极端天气事件的预测，从而挽救生命。
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新的“廉价排列检验”方法加速统计分析
研究人员开发了一种名为“廉价排列检验”的新颖方法，可显著加速用于区分分布和检验独立性的统计检验。该方法通过将数据点分组到箱中并仅排列这些箱，而不是单个数据点。该方法在保持标准排列检验的精确假阳性控制和最小最大最优性的同时，提供了显著的速度提升。实验证明了其在多种统计检验中的有效性，包括MMD、HSIC和Wilcoxon-Mann-Whitney。