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漆远表示，“人工智能模型在训练中会识别大量历史气象数据中的模式。当接收到最新气象数据时，大模型再通过应用从历史模式中习得的知识来完成预测，且运行速度非常快，在小型计算机上只需几秒钟即可完成预测，这使得伏羲气象大模型足以对‘贝碧嘉’进行每6小时一次的跟踪预测。而传统的天气模型如欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的‘欧洲’模型，是借助‘数值天气预报’，其主要原理是通过解偏微分方程组来预测未来天气情况的演变。这类数值天气模型对计算能力有着极高要求，不仅运行耗时且昂贵，精度也常常受到限制。”据其介绍，伏羲大模型自诞生以来一直处于迭代升级中，目前已展出主要预报15天内天气情况的中短期气象大模型，能提供60天时长集合预测的次季节预测大模型，分辨率可以达到1公里的区域大模型。但长远来看，仍有多方面亟待突破的空间。
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