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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。
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“还要大力研发反作弊技术，精准识别应聘者是否使用AI外挂等作弊工具。通过分析面试者语言表达模式、回答速度与逻辑等特征，构建智能作弊识别模型。运用自然语言处理技术剖析应聘者回答的语义语法结构，判断是否符合人类思维表达习惯。结合大数据分析与机器学习算法，对大量正常与疑似作弊数据进行学习训练，提升反作弊模型的准确性与灵敏度。”岳震说。
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