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Weather Foundation Models
Weather Foundation Models
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新框架利用扩散模型改进降水预报
研究人员开发了一个名为 Dynamics-Precipitation Decoupling 的新框架，以改进日常降水预报。这种即插即用的方法使用一个独立的生成器将现有的天气模型输出映射到与观测值一致的降水预测，从而解决了当前天气基础模型中的偏差。该框架采用一个以大气状态和卫星-雨量计降水估计为条件的扩散生成器，利用多尺度循环编码器和交叉注意力机制。在各种天气模型上的评估表明，其准确性得到提高，事件检测能力更好，局部降雨累积的表示也得到…
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新框架增强天气基础模型的微调
研究人员开发了WeatherPEFT，一个专为天气基础模型设计的新型参数高效微调框架。该框架解决了天气相关任务的独特挑战，例如变量异质性和分辨率多样性，而这些是标准PEFT方法难以应对的。WeatherPEFT结合了任务自适应动态提示（Task-Adaptive Dynamic Prompting）以情境化地重新校准特征，以及随机Fisher引导自适应选择（Stochastic Fisher-Guided Adaptive Selec…