英伟达Earth-2开放模型在欧洲多地落地应用：新模型StormScope EU利用卫星数据每10分钟预测欧洲云况，并在GTC柏林展示实时预报流程；AXA用FourCastNet 3模拟超千个季节评估气旋风险；Vaisala Xweather结合闪电数据提升短临预报；曼彻斯特大学用CorrDiff建模英国空气质量；TotalEnergies探索光伏发电预报；Space42用CorrDiff估算地表高度。

微软推出开源工具PBC，利用机器学习纠正天气预报模型的系统性偏差，提升两到六周预测准确度。该工具仅需CPU运行，成本低，适合资源有限的气象机构。研究显示，它显著改善欧洲中期天气预报中心模型的降水与温度预测，并帮助肯尼亚等地改进极端天气预警。

MIT团队开发了一种机器学习后处理模型，可修正现有预报误差，将2至6周次季节预报准确率翻倍，首次超越气候平均值，并提升极端天气预测。该方法开源、低成本，可附加于任何模型，有助于农业、能源和应急管理。

天气公司为全球超过3.5亿用户提供天气预报，拥有约130名气象学家。通过重建网络服务和内容管理系统，团队将工作时间从数年缩短至数月，网站发布速度从几天缩短至几小时。

老牌天气预报网站weather.com推出复古视频天气预报功能，用户可自定义地点和单位，配有背景音乐和语音解读，仿佛回到几十年前的电视天气预报。

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准确的天气预报对生命和环境保护至关重要。Brightband等公司利用NVIDIA Earth-2模型进行全球天气预测，提升决策效率。以色列气象局和TotalEnergies等也在应用这些模型，显著提高预测精度并降低计算成本。

Nvidia推出了两个开源天气预报模型：Earth-2中期和Nowcasting，旨在提升天气预报的准确性和速度。新模型基于变换器架构，能够提供高分辨率预报，Nowcasting模型尤其适用于国家级高分辨率预报。此外，Nvidia还推出了全球数据同化模型，以加速数据处理。

AI天气预报模型通过生成合成气候数据，解决了长期预报中的数据稀缺问题。研究者提出的长距离蒸馏方法，利用自回归模型生成大量数据，训练出仅需单步计算的概率模型，显著提高了预报准确性，已达到与欧洲中期天气预报中心相当的水平。

历史天气数据随着技术进步成为企业决策的重要资源，帮助优化商业决策、风险管理和市场营销。通过历史天气预报API，企业可以查询过去天气，从而提升生产力和适应市场变化。

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谷歌推出了改进版AI天气模型WeatherNext 2，预测速度提升至原来的八倍，准确率达到99.9%。该模型采用功能生成网络（FGN）技术，能够在一分钟内生成多种天气预测，支持15天前的预报和每小时更新。谷歌旨在吸引企业和个人用户，提高决策效率。

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