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Yuan Maoying
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HaiRuo基础模型以更高精度预测海洋涡旋
研究人员开发了HaiRuo，一种用于预测海洋涡旋的新型基础模型。该模型由HaiRuo-1B和XuanJi解码器组成，同时将涡旋预测为场和对象，与现有方法相比提高了准确性并减少了误差。HaiRuo-1B是一个在卫星测高数据上训练的开放权重模型，提供初始预测，而XuanJi则优化涡旋轨迹。该系统在各种海洋条件下，包括在厄尔尼诺-南方涛动事件期间，都表现出卓越的性能。
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TERRA框架解决了高分辨率人工智能地球建模的内存需求
研究人员开发了TERRA，一个旨在应对训练高分辨率人工智能地球预测模型内存密集型需求的新框架。TERRA引入了采样感知窗口、序列和张量并行（SAWSTP）来管理注意力成本和内存使用，特别是对于Swin Transformers等模型。该框架还集成了内存编排（MO）以在长周期微调期间进行高效的检查点规划和激活卸载。实验表明，TERRA能够在96个H200 GPU上训练多达114亿参数的模型，实现了显著的扩展效率并降低了峰值GPU内存使用量。