微软开源机器学习工具，可提升两至六周天气预报准确度
微软用机器学习给现成天气预报模型纠偏而非重造模型，算力门槛低到只用 CPU，让资源紧张的机构也能把两周以上的预报做得更准。
微软联合 MIT、ECMWF 等机构在 Nature 发表新方法 PBC（概率偏差校正，用机器学习识别并修正已有天气模型的系统性偏差）。它不另造独立天气模型，仅用 CPU 即可运行，把 ECMWF 主流物理模型在 98% 的降水目标和 92% 的温度目标上做得更准，且已开源。
正文摘录
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