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賽多利斯傳感器PR6246/23 C3

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到此處，情況仿佛陷入了一個僵局。海量數(shù)據(jù)，復(fù)雜算法以及高算力需求，讓數(shù)值計算某種程度上走向瓶頸，但這三個條件看上去是不是有點眼熟？

似乎有點像大模型的三個要素？

實際上，在品玩看到的某個氣象技術(shù)內(nèi)部研討會資料上，有專家直接宣稱：人工智能和氣象工作在方法論上是相通的。

既然數(shù)值計算的公式實際上并不能窮盡整個混沌系統(tǒng)里的所有因果，為什么不用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，把海量的數(shù)據(jù)導(dǎo)入其中，讓計算機自己來尋找和學(xué)習(xí)其中的規(guī)律？

這看上去像是一種不可言說，又異常玄妙合理的解釋。

人類的第一臺電子計算機ENIAC埃尼阿克和第一臺根據(jù)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)打造的計算機EDSAC實際上都用來進行過氣象學(xué)相關(guān)的科學(xué)計算，氣象學(xué)的發(fā)展始終和計算機科學(xué)的進步緊密連接——高性能計算推動了氣象科學(xué)的復(fù)雜問題的解決，而跳出通用計算的思路后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大模型看上去是氣象學(xué)和天氣預(yù)報的一個非常有趣且合情合理的方向。