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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。

　　　　“我们是两对夫妻组队来旅游的。进入西藏后，沿途看到的都是绝美景致，美到让我媳妇眼里容不下一丝瑕疵，责怪外车窗上残留的斑驳印记影响她拍照。我两年前来过一次西藏，这次来，我们计划了一周的冬游西藏旅程。”来自河南的靳先生一出车厢就仔细擦拭着他座位附近的车窗，这一幕吸引了记者上前交谈。