谷歌推出新型生成式AI模型Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS)，能够以传统物理模型极小成本高效生成大规模天气预报集合，量化预测不确定性，为极端天气事件预测提供更精准的概率支持。
关键要点
- SEEDS基于去噪扩散概率模型，仅需一两个传统预报即可生成大规模集合，计算成本远低于物理模拟。
- 该模型在秩直方图、RMSE、CRPS等技能指标上匹配甚至超越传统物理集合，尤其在±2σ和±3σ极端事件尾部概率分配上更准确。
- SEEDS在Google Cloud TPUv3-32上3分钟可生成256个集合成员（2°分辨率），易于通过增加加速器扩展吞吐量。
SEEDS代表着扩散模型在气象预报领域的重要应用突破，将显著降低概率预报的计算门槛，提升对罕见但高影响天气事件的预警能力，对应急管理与能源交易等领域具有实际价值。