Ai2 发布 HiRO-ACEv2，以约三百分之一成本生成全球 3 公里气候数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其降尺度模型 HiROv2 可同时预测多种高分辨率变量，在给定粗化的 X-SHiELD 数据时，对极端降雨、风速和气压的高分辨率统计量误差在 3% 以内，并能估算热带气旋总能量。
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10月14日
星期三，1 条10月12日
星期一，1 条DeepMind 模型提前11天精准预测飓风
来自一个卓越模型的好结果。 这是 AI 产生积极影响的一个绝佳例子。这就是为什么我们 @GoogleDeepMind 将推动科学进步作为核心重点！
引用Packie Young@packie7bGoogle Deepmind (FNV3) CRUSHED the forecast for #Isaias up to 11 days in advance. It picked up some appreciable signal on September 23, locked in on the exact landfall location4 days before it happened, and nailed the peak intensity consistently 3 days before it happened. A new age of forecasting is upon us. First video: Track density using 1000 member ensemble Second Video: Individual tracks and mean using 50 member ensemble
10月8日
星期四，1 条面向太阳能电池板分割的 AutoResearch 实验洞察
一项研究将 AutoResearch 协议用于光伏电池板分割：编码语言模型在一小时 GPU 预算内修改训练程序，仅当验证 IoU 提升才保留改动，架构固定为 DeepLabV3–ResNet-50。
10月2日
星期五，1 条Google 9 月 AI 更新汇总：Gemini 4 Argon、Gemini 3.8 Flash 与 WeatherNext 3
Google 回顾 9 月 AI 更新，发布最新前沿模型 Gemini 4 Argon，具备高级推理与 100 万 token 输出上限，正通过 Fairwind Program 向受信任网络安全防御方逐步开放。
10月1日
星期四，1 条微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生开发了一套端到端机器学习管线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及变电站所在地的纬度与地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30 至 60 分钟前的局地空间天气风险估计。
9月28日
星期一，1 条Nature Machine Intelligence 提出 GenFocal：用概率机器学习从气候模型评估区域气候风险
Nature Machine Intelligence 发表研究，提出名为 GenFocal 的生成式 AI 框架，用于气候降尺度，从粗分辨率气候预估生成逼真的精细尺度天气，并改进热浪、热带气旋等复合极端事件的区域风险评估。论文在线发表于 2026 年 9 月 28 日，DOI 为 10.1038/s42256-026-01308-7。
2月10日
星期二，1 条Latent Space 推出 AI for Science 专栏：区分"科学家"与"模拟器"两类模型
Latent Space 上线 AI for Science 专栏，由 Melissa Du 提出分类框架，把 AI 科研模型分为擅长推理与文献综合的"科学家"（LLM）和直接从数据学习物理动态的"模拟器"（领域模型）。