来源：环球网 "拟千海"大模型用于解决大洋千米层数据匮乏和理论局限的困境。科研人员针对性提出物理时空关系引 导的时空智能通用建模框架，引入时间-空间关联信息创新编码自回归预训练模型，并采用渐进式微调 策略同化130余万条Argo轨迹数据，实现了大洋千米层流场高精度时空智能建模，较传统方法精度提升 可达25%。该模型能够助力中层洋流动力学特征、物质输运机制及其多尺度相互作用规律解析，深化人 类对海洋动力过程与全球气候系统的科学认知。 中国科学院方面指出，未来，研究团队将通过注入海量地理数据拓展监测维度，降低系统应用门槛，为 陆海区域可持续发展提供科技支撑。团队将重点提升对土地覆盖演化、海洋灾害响应等海岸带复杂现象 的探测预报能力，为全球海岸带科研与应用领域打造更强大的技术平台。（青云） 据介绍，"感东南"大模型聚焦东南亚陆地区域资源环境探测，凭借自主研发的样本自动生成及参数高效 微调技术，实现了1990年至2020年东南亚长时序土地覆盖精准探测，7大主要类别的总体精度超92%。 该模型运算效率高，基于消费级NVIDIA 4090显卡，仅需3至4小时便能够完成东南亚地区土地覆盖探 测。这一成果革新了传统资源环境探 ...