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来自KAIST、国民大学（Kookmin University）和NYU的研究者提出了一种基于适当评分规则（proper scoring rule）的扩散模型框架，用于概率天气预报。该框架在以CRPS（连续分级概率评分）训练的模型上引入辅助条件去噪任务，能够在保持单次前向传播即可生成集合预报的同时，提升较长预报时效下的预报精度与校准效果。