次季节至季节（S2S）天气预报填补了中远期气象预测的空白，但面临挑战。加州大学洛杉矶分校的OmniCast模型结合变分自编码器和Transformer，显著提高了预报的准确性和计算速度，解决了误差累积问题。该研究在AI顶级会议NeurIPS 2025上发表，展示了S2S预报的未来潜力。