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Anima Anandkumar 强调，尽管基准测试简单，但神经算子在像高分辨率 AI 天气预报模型 (FourCastNet) 和核聚变湍流这样的困难实际问题上实现了巨大加速（10,000 到百万倍）。她引用了一篇新论文，表明随着 PDE 任务难度的增加，学习型求解器变得更加经济高效。
Windborne Systems 发布了 WeatherMesh 6，这是一款AI天气预报模型，声称在准确性和频率上超越欧洲中期天气预报中心（ECMWF），这得益于直接从其气球中获取传感器数据。
AirCast-SR 是一个基于扩散模型的基础模型，能够将全球AI天气预报从0.25°降尺度到1公里分辨率，每小时生成一次预报，可产生67小时预报，具有接近零偏差和结构真实感，同时在单个商用GPU上仅需数分钟即可完成推理。
Google DeepMind 发布 WeatherNext 2，这是一款先进的 AI 模型，使用单个 TPU 即可在不到一分钟内生成更快、更高分辨率的全球天气预报以及数百种情景。