FuXi-2.1开源：让 AI 天气预报不再“平滑”

伏羲团队发布了新版本模型 FuXi-2.1，他尝试解决AI模型的平滑和模糊的问题。AI模型越往后预报往往越平滑，细节被抹平，无法预报极端事件。而FuXi-2.1 预报场能保持清晰的结构，而同时在RMSE和ACC等指标并不降低。模型的实用性提升了一大步，相关模型和推理代码如下：

代码和模型: https://huggingface.co/tpys/fuxi-2.1

近期我们的高精度的逐1小时0.1度全球模型上线了欢迎大家试用，全球逐1小时0.1度 FuXi-Det上线了FuXi-2.1 为逐6小时0.25度，我们在该版本的基础上又做了大量优化，更高分辨率（逐1小时0.1度全球）我们将会在FuXi-Det更新，欢迎大家试用。 详细介绍：

近几年，AI气象模型在 RMSE 等指标上已经超过了传统数值预报。但绝大多数模型包括我们自己的 FuXi-1.0都有一个共同的硬伤：预报场太平滑了，用平滑来换取RMSE的提升。FuXi2.1 在RMSE和ACC不降低的情况下，系统性提升了预报的细节信息，CSI等指标提升明显。

网络结构如下，我们尽量简化网络，做成一个干净的 Transformer结构，更简单更通用。

个例分析

最后：

高精度的逐1小时0.1度全球模型欢迎试用：全球逐1小时0.1度 FuXi-Det上线了

新模型即将更新，敬请期待。

端午快乐！