谷歌公司最近發布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可擴展集成包絡擴散采樣器（SEEDS）。該公司稱，SEEDS能提供更準確的天氣預報信息，比傳統方法成本更低，而且能檢測到難以發現的極端天氣事件。相關論文發表于最新一期《科學進展》雜志。
谷歌表示，SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型語言模型、Sora等生成式AI工具類似。與傳統預測模型相比，SEEDS能更快地生成更多天氣場景。
目前氣象服務部門采用的預測方法往往難以預見極端天氣事件可能帶來的后果，且當前使用概率性預測模型，將隨機變量作為初始條件，這會導致錯誤率迅速上升，很難準確預測未來的極端天氣。
研究團隊指出，SEEDS可以僅基于1—2個輸入數據，推斷出多達31個天氣場景。研究人員通過對2022年歐洲熱浪進行建模，測試了該系統的性能。結果顯示，在熱浪暴發前7天，美國氣象機構的預測數據未能預測該事件即將發生，而SEEDS卻成功預測到了。
谷歌表示，與現有方法相比，使用SEEDS的計算成本極低。在谷歌云架構的樣本中，該系統每3分鐘可給出256個預測結果。
谷歌公司最近發布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可擴展集成包絡擴散采樣器（SEEDS）。該公司稱，SEEDS能提供更準確的天氣預報信息，比傳統方法成本更低，而且能檢測到難以發現的極端天氣事件。相關論文發表于最新一期《科學進展》雜志。
谷歌表示，SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型語言模型、Sora等生成式AI工具類似。與傳統預測模型相比，SEEDS能更快地生成更多天氣場景。
目前氣象服務部門采用的預測方法往往難以預見極端天氣事件可能帶來的后果，且當前使用概率性預測模型，將隨機變量作為初始條件，這會導致錯誤率迅速上升，很難準確預測未來的極端天氣。
研究團隊指出，SEEDS可以僅基于1—2個輸入數據，推斷出多達31個天氣場景。研究人員通過對2022年歐洲熱浪進行建模，測試了該系統的性能。結果顯示，在熱浪暴發前7天，美國氣象機構的預測數據未能預測該事件即將發生，而SEEDS卻成功預測到了。
谷歌表示，與現有方法相比，使用SEEDS的計算成本極低。在谷歌云架構的樣本中，該系統每3分鐘可給出256個預測結果。
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