暗示，IT之家11 月 18 日动静，新模子可以或许从单一路始形态推表演数百种可能的气候成长，IT之家所有文章均包含本声明。

　　也改变了人们获取取利用气候资讯的体例。每条推演正在单个 TPU 上仅需不到一分钟，此体例对于景象形象学上所谓的“边际”（marginals）取“结合”（joints）预测特别环节。用于传送更多消息，如某地的切确气温、特定高度的风速或湿度；谷歌暗示，WeatherNext 2 的运算速度较前代提拔约 8 倍，

　　过去团队也已操纵此类手艺正在尝试性气旋预测中协帮景象形象机构进行多情境阐发。其次要冲破来自可以或许供给数百种可能情境的新模子架构，包罗温度、湿度等，而近年来人工智能不竭提拔预告能力，可用 AI 预测极端气候谷歌 AI 气候预告模子 NeuralGCM 登 Nature：将来 1-15 天预告精确性媲美欧洲中期气候预告核心微软推出首个基于 AI 的气候预告系统 Aurora，超越保守景象形象系统中国景象形象局鞭策 AI 气候预告模子立异融合使用，还能预测空气污染程度告白声明：文内含有的对外跳转链接（包罗不限于超链接、二维码、口令等形式），WeatherNext 2 把前沿研究带入现实使用场景，成果仅供参考，这是其方式的奇特之处。以确保生成的预测维持物理上的合取内正在联系关系性。WeatherNext 2 正在 0 至 15 天的预告时段中，包罗摸索整合更大都据来历取进一步扩大拜候范畴。而采用保守基于物理的超等计较模子则可能需要数小时。但却可以或许无效推算结合系统，