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　　　　谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。

今天，越来越多年轻人把故乡也变成了“远方”。贵州台江台盘村，依托赛事打造的“村BA就业创业街区”，吸引外出务工青年返乡，投身住宿、餐饮、民族工艺品制售等领域，也为本地创造就业岗位。广西柳州，95后“航空地勤小姐姐”颜茜茜回乡后变身“笋丫头”，联合高校专家对传统酸笋制造工艺进行升级，为当地螺蛳粉产业发展注入新动能。

　　　　训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。