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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。

克雷吉茨科娃称，这种情况并不是第一次出现。“我经常选择不发声，但现在是时候解决体育媒体的尊重和专业问题了。这些事情分散了人们对体育以及对运动员在赛场上奉献的关注度。我深爱网球，希望它能以一种体现运动员竞技水平的方式被呈现。”

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