氣候模擬

Ai2 發表 HiRO-ACEv2：以三百分之一成本模擬 3 公里解析度的極端天氣

架構判斷務實且有效：把長時間大範圍與高解析度小尺度拆開處理，是目前以 AI 突破物理模型成本瓶頸的正確路徑，而 3% 以內的統計誤差與對百萬分之一罕見事件的掌握，確實已達可用等級。但有兩點必須保留：其一，HiRO 本質是統計降尺度，其表現上限完全鎖死在 X-SHiELD，無法外推至其他氣候情境；其二，颶風眼周圍風速與氣壓分布仍不對稱，顯示模型對最具結構性意義的細節尚未真正學到。