[EN] 谷歌推出生成式AI模型SEEDS，革新天气预报不确定性量化
谷歌研究团队发布了基于扩散概率模型的生成式AI工具SEEDS，能以极低成本大规模生成天气预测集合，有效量化预报不确定性，尤其提升了罕见极端天气事件的预测精度。
不确定性量化
[EN] 谷歌推出生成式AI模型SEEDS，低成本量化天气预报不确定性
谷歌发布基于扩散概率模型的SEEDS（可扩展集合包络扩散采样器），能以极低成本生成大规模天气预报集合，有效量化极端天气的不确定性。
[EN] 生成式AI量化天气预报不确定性：谷歌推出SEEDS模型
谷歌研究团队近日在《科学进展》发表论文，提出可扩展集成包络扩散采样器（SEEDS），这是一种基于生成式AI的天气预报集成生成模型，能以极低计算成本生成大规模预报集合，有效量化天气预报中的不确定性，特别是在极端天气事件预测中表现优异。
[EN] 生成式AI量化天气预报不确定性：Google发布SEEDS模型
谷歌研究团队推出基于扩散模型的生成式AI天气预报集合采样技术SEEDS，能以极低成本高效生成大规模天气预测集合，量化极端天气事件概率，弥补传统方法在计算开销和稀有事件预测上的不足。
[EN] 生成式AI SEEDS：以极低成本量化天气预报不确定性
谷歌研究团队推出基于扩散概率模型的生成式AI工具SEEDS，能以传统物理模型极小成本生成大规模天气预报集合，有效量化极端天气事件的不确定性，提升预测可靠性。
[EN] 生成式AI量化天气预报不确定性：Google推出SEEDS模型
Google Research发布基于扩散概率模型的生成式AI技术SEEDS，能以极低计算成本大规模生成天气预报集合，量化传统方法难以捕捉的极端天气不确定性，性能媲美甚至超越物理模型。