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ACE：一种快速、熟练的用于气候预测的全球大气模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
ACE是一个自回归机器学习模拟器，用于全球大气模型，具有200M参数，可以评估物理规律。该模拟器在10年内保持稳定，并忠实地再现了参考模型的气候。墙钟时间比参考模型少100倍，使用常见资源效率更高100倍。
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关键要点
- ACE是一个自回归机器学习模拟器，具有200M参数。
- ACE用于现有的包含100km分辨率的全球大气模型。
- ACE能够评估物理规律，如质量和水分守恒。
- 该模拟器在10年内保持稳定，忠实再现参考模型的气候。
- ACE在超过80%的跟踪变量上表现优于具有挑战性的基准模型。
- ACE的墙钟时间比参考模型少100倍，资源效率更高100倍。
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