Google DeepMind 称，与 Google Research 联合开发的 WeatherNext 3 直接从实时真实观测数据中学习，可更快给出更局地化的预报。
Google DeepMind 发布了新的全球天气预测模型 WeatherNext 3。据该公司在 X 平台发布的消息，该模型由其与 Google Research 联合开发。
官方强调的关键变化在于学习方式：WeatherNext 3 直接从真实世界的实时观测数据中学习。DeepMind 表示，这使模型能够以更快的速度给出更局地化、精度更高的预报结果。
这条消息是一个系列帖（thread）的首条内容，其中并未给出分辨率、训练数据规模、开放使用条件，也没有与此前 WeatherNext 版本的量化对比数据。
更多细节可参见 Google DeepMind 在 X 上的帖子。
Liquid AI has released LFM2.5-24B-A2B as an open model. It has 24 billion parameters in total but runs about 2.5 billion at each step. Trained for agents that use tools, the model generates 184 tokens per second on an Apple M5 Max, according to results shared by the company.
أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.
Liquid AI 以开放模型形式发布了 LFM2.5-24B-A2B。该模型总参数 240 亿，每步约激活 25 亿。根据官方公布的结果，这款为使用工具的智能体训练的模型在 Apple M5 Max 上每秒可生成 184 个 token。
Liquid AI, toplam 24 milyar parametreli ama her adımda yaklaşık 2,5 milyarını çalıştıran LFM2.5-24B-A2B'yi açık model olarak yayımladı. Araç kullanan ajanlar için eğitilen model, şirketin paylaştığı sonuçlara göre Apple M5 Max'te saniyede 184 token üretiyor.
