至顶网服务器频道 06月22日 新闻消息: IBM子公司天气公司(The Weather Company)正在与大气研究大学集团(UCAR)和美国大气研究中心(NCAR)开展合作,旨在利用IBM Power Systems和OpenPOWER技术开发复杂的天气预报模型。这些模型经过优化后,会放在IBM下一代基于POWER9的系统里运行。该基于POWER9的系统将于今年年底投入商业使用。
精准的区域天气预报已经有十多年的历史了,全球预测模型也是存在的。但上述几家公司的合作有望开发出前所未有的、先进的全球系统。
天气公司天气科学与运营主管Mary Glackin告诉记者,"天气预报是当今计算机架构方面最具挑战性的事情之一"。她表示,由于涉及到高深的物理以及相互的依赖关系,"气象学家和天气模型学家极其需要各种可用的计算能力。"
几家公司新工作的第一部分是要对NCAR的"跨规模测预测模型"(MPAS)的社区模型进行改进,令其可以在下一代计算机上更有效地运行。 Glackin表示,即使微小的效率提升也可以改善准确性和分辨率。虽然该模式是个全球性模型,但该模型也能提供更多的粒度以及确定风暴和其他形成中的天气系统的地点,并可预测其演变过程。MPAS模型可以提前几个小时预测县级和亚县级天气事件。
改善天气预报对个人和社区都有明显的益处,如可以更易保证老百姓的安全,对诸如农业等易受天气影响的行业也有明显的益处。
Glackin表示,"我们能够更准确地做出更精细的预测,意味着大家可以作出更好的决策,这可以转化为世界各地的益处。"
而且,天气公司和IBM开发尖端天气预报的工作不仅仅是改进建模。 Glackin表示,IBM现时利用IoT传感器数据以及直接从终端设备提取的数据,所以仅仅天气观察已经变得更加复杂了。再者,现代的连网车辆最终也可以提供有关降雨和道路状况等有用资料。
另外,为了满足企业和消费者的需求,IBM的认知技术也将进一步发挥其作用,数据流和预测模型可以得到充分利用,进而可以实现"量身定制"的决策过程。
好文章,需要你的鼓励
K Prize是由Databricks和Perplexity联合创始人推出的AI编程挑战赛,首轮比赛结果显示,获胜者巴西工程师Eduardo Rocha de Andrade仅答对7.5%的题目就获得5万美元奖金。该测试基于GitHub真实问题,采用定时提交系统防止针对性训练,与SWE-Bench 75%的最高得分形成鲜明对比。创始人承诺向首个在该测试中得分超过90%的开源模型提供100万美元奖励。
T-Tech公司研究团队开发了SAE Boost助推器系统,通过训练专门的"错误补偿器"来增强AI理解工具对专业领域的理解能力。该系统在化学、俄语和外交等领域测试中显示出显著改进效果,同时完全保持原有通用能力。这种模块化设计为AI系统的持续优化提供了安全可靠的路径,对AI可解释性研究具有重要意义。
阿里巴巴通义千问团队发布开源编程模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,专门用于软件开发辅助。该模型采用混合专家架构,拥有4800亿参数,支持25.6万token上下文长度,可在数秒内创建完整功能应用。在SWE-bench基准测试中得分67.0%,表现优于GPT-4和Gemini。模型基于Apache 2.0开源许可,企业可免费使用。AI研究者称其可能是目前最佳编程模型,特别适合企业级代码库理解、自动化代码审查和CI/CD系统集成。
斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统,能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法,在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率,为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程,更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手,预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。