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关于利用基础模型再度探索大气科学的机遇：以案例研究为例
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习和深度学习在天气预报和地球数字孪生体方面得到广泛应用。研究了最先进的人工智能方法，并提出了成功的标准，用于即时预报和天气气候预测。讨论了模型在下游任务中的竞争力，如超分辨率和火灾识别。认为当前的人工智能方法已经成熟到设计和实施气象基础模型的阶段。
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关键要点
- 机器学习和深度学习在天气预报和地球数字孪生体方面得到广泛应用。
- 科技公司、政府机构和气象机构对构建地球数字孪生体表现出越来越多的兴趣。
- 回顾当前最先进的人工智能方法，主要来自变换器和算子学习文献。
- 提出成功的标准以实现基础模型用于即时预报和天气气候预测。
- 讨论模型在下游任务中的竞争力，如超分辨率和火灾识别。
- 认为当前的人工智能方法已成熟到设计和实施气象基础模型的阶段。
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