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致AI开发者的公开信

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ClimaX：第一个有效使用异质气候数据集进行扩展的数据驱动预训练模型

Tung Nguyen, Johannes Brandstetter, Ashish Kapoor, Jayesh K. Gupta, Aditya Grover
基于机器学习的天气和气候建模方法的目的是直接解决预报或预测任务。然而，这些方法使用精确的局部时间数据集进行训练，这使得缺乏数字模型的通用性。我们开发并展示了Climax，一种灵活且通用的数据驱动大脑学习模型，它可以使用具有异构特征的多样化天气数据集进行训练。...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.10343

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