环球市场播报：英伟达发布全新的Earth-2天气预报模型，准确性超越谷歌DeepMind的AI天气模型。
美国大部分地区冬季风暴来临之前，天气预报结果差异极大，降雪量预测上下波动，分歧明显。英伟达此时发布其全新的Earth-2天气预报模型，这是最为合适的时间punkt。
这款新模型由英伟达所开发，旨在让天气预报更快、更准确。其中一款名为Earth-2 Medium Range的模型，在70多个变量上的表现超过了谷歌DeepMind的AI天气模型GenCast。 GenCast是谷歌在2024年12月发布的，其预测精度本身就已明显优于此前那些可生成最长15天预报的传统天气模型。
英伟达于周一在美国休斯敦举行的美国气象学会（American Meteorological Society）年会上，正式发布了这些新工具。公司表示，这些新模型将帮助改善天气预报的准确性和可靠性。
“从哲学和科学的角度来看，这是一种回归简洁。”英伟达气候模拟负责人Mike Pritchard在会议召开前的一次电话采访中对记者表示，“我们正在摆脱那些手工定制、针对特定场景的AI架构，转而拥抱更简单、可扩展的Transformer架构这一未来方向。”
传统上，大多数天气预报主要依赖对现实世界中物理规律的模拟，AI模型只是近年来才逐步被引入。Earth-2 Medium Range模型基于英伟达一种名为Atlas的全新架构，公司表示将于周一披露更多细节。
除Medium Range之外，英伟达的Earth-2模型套件还包括一款短临预报模型和一款全球数据同化（Global Data Assimilation）模型。
美国大部分地区冬季风暴来临之前，天气预报结果差异极大，降雪量预测上下波动，分歧明显。英伟达此时发布其全新的Earth-2天气预报模型，这是最为合适的时间punkt。
这款新模型由英伟达所开发，旨在让天气预报更快、更准确。其中一款名为Earth-2 Medium Range的模型，在70多个变量上的表现超过了谷歌DeepMind的AI天气模型GenCast。 GenCast是谷歌在2024年12月发布的，其预测精度本身就已明显优于此前那些可生成最长15天预报的传统天气模型。
英伟达于周一在美国休斯敦举行的美国气象学会（American Meteorological Society）年会上，正式发布了这些新工具。公司表示，这些新模型将帮助改善天气预报的准确性和可靠性。
“从哲学和科学的角度来看，这是一种回归简洁。”英伟达气候模拟负责人Mike Pritchard在会议召开前的一次电话采访中对记者表示，“我们正在摆脱那些手工定制、针对特定场景的AI架构，转而拥抱更简单、可扩展的Transformer架构这一未来方向。”
传统上，大多数天气预报主要依赖对现实世界中物理规律的模拟，AI模型只是近年来才逐步被引入。Earth-2 Medium Range模型基于英伟达一种名为Atlas的全新架构，公司表示将于周一披露更多细节。
除Medium Range之外，英伟达的Earth-2模型套件还包括一款短临预报模型和一款全球数据同化（Global Data Assimilation）模型。
！英伟达做的研究师Mike Pritchard说自己正在“摆脱手工定制、针对特定场景的AI架构”，转而使用更简单、可扩展的Transformer架构。感觉像他们在尝试做点啥都 okay 的天气预报 
，而不是那些比较 complicated 的模型。
这就意味着之前那些传统的天气预报方法已经不再有效了。可是，又是不是这么好吗？美国大部分地区冬季风暴来临之前，天气预报结果差异还是挺大的吧？ 
说明这些新模型的准确性本身还需要进一步验证。 
因为它简单就/simple了吗？ 
之前那些手工定制、针对特定场景的AI架构可能是为了解决某些具体问题而设计的，可是现在这种简洁性是否能带来更好的结果呢？ 
仅凭这一点就能确定这些新模型的有效性吗？ 
一个更好的预测能力意味着人们可以做得更多，减少损失的风险。 
什么是准确性？只是算法高低，不是天气本身的特质。为什么说这款模型“超越了谷歌DeepMind的AI天气模型”？难道我们真的需要证明它更好吗？ 
但我觉得还是要注意，这种技术 advancement 的时候，还是不能完全脱离现实世界中的物理规律来预测天气 
这次发布真的是不错的，天气预报准确性提高了很多！之前美国大部分地区冬季风暴来临前，天气预报结果差异就太大了，没想到英伟达能整改这种问题 
。那个Earth-2模型真的是非常酷，它让人想起了机器人电影里面的 AI 天气预报 
。英伟达的新架构 Atlas 可能是未来天气预报的方向，未来不仅可以用来改善天气预报，还可能用于其他领域 
。
anyway，Earth-2 Medium Range这个model在70多个变量上表现确实有理。以前那些传统天气模型就好久了，还是用机器 Learning来改进的。 
仅是从简洁度上来说，这种转变是比较合理的。 
而这些AI模型，会不会对我们带来真正的帮助呢？ 
个人觉得，更重要的是了解和预测人类社会和自然环境之间的复杂关系，而不是只关注天气预报。 
GenCast 的准确性本身就已经很高，为什么需要 Earth-2 来超越它呢？ 
。 而且，AI 模型的发展方向确实是在向简单、可扩展的 Transformer 架构转变，这是正确的 
example 是什么？ 这个 Earth-2模型套件会对我们的天气预报过程产生多大影响呢？