在大模型可以從互聯網、圖像庫和海量文本中「無限生長」的今天,機器人卻被困在另一個世界——真實世界的數據極度稀缺、昂貴且不可複用。 Business Insider 曾發佈過一則看似輕巧卻又極具洞察力的報道,「AI 機器人面臨數據荒,一家初創公司找到了出人意料的解決方案」。 報道指出,相比語言和視覺模型幾乎取之不盡的訓練語料,機器人與現實世界交互所需的數據在規模、結構化程度和可遷移性上都遠遠不足,這
天氣預報的精準度和預見期,直接影響災害防禦、農業生產和全球資源調度。從短時預警到季節乃至更長期的氣候預測,每延長一步,技術挑戰都成倍增加。傳統數值預報發展多年後,AI 為這一領域帶來了新動力。近年來,AI 天氣預報模型已在中期預報上取得突破,其性能媲美甚至超越了先進的傳統動力模式。 目前主流 AI 氣象模型多采用自迴歸架構,其原理是逐步推演,通過學習歷史數據中的短期大氣變化規律,預測未來幾小時的狀