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新框架将基础模型应用于干旱预测 · 跟踪 2 个来源

研究人员开发了新颖的推理时框架 RGMR 和 SMR^2/MBB，用于将预训练的基础模型改编为区域气候预测，特别是干旱预测。这些方法允许进行结构化的粗到精精炼和黑盒改编，而无需更改骨干模型的参数。当应用于南澳大利亚标准化蒸散指数（SPEI）的预测时，这些包装器已显示出均方误差（MSE）的显着降低，RGMR 的改进高达 18.9%，SMR^2/MBB 的改进高达 26%，从而使冻结的基础模型在区域气候工作流程中更加实用。