MIT 优化气候 AI 训练，完整地球系统模拟缩至一次

原文摘录：“using only a fraction of the data typically required.” 事实要点：MIT 研究人员提出优化合成训练场景的方法，以更少数据训练用于预测气候情景的 AI 仿真模型；研究者称可将训练数据所需完整地球系统模型运行次数从常见的六至八次减少至一次，并在测试中改善未见情景的预测。