自20世纪以来，数值天气预报（NWP）成为气象预测的重要工具，但传统模型计算成本高。研究团队推出FourCastNet 3（FCN3），结合概率机器学习与球面信号处理，显著提升预测速度与精度。FCN3在单张GPU上可快速生成高分辨率天气预报，超越传统模型，推动气象预测技术进步。

人工智能天气预报模型的快速进展导致了大参数人工智能天气预报模型的出现。研究探讨了这些模型的演变和发展规则。讨论了人工智能在数值天气预报方面的潜力和大规模模型的关键领域。强调了传统数值预测的价值，提出实现人工智能和传统数值模型的无缝融合是最佳未来。

该文介绍了一种基于深度学习的降水后处理方法，提高数值天气预报模型的降水预报能力。该方法在区域天气预报中得到了比其他方法更好的结果。